Sectoral investments to achieve water, energy and land SDG under climate change uncertainty
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Achieving the sustainable development goals (SDGs) requires a deep understanding of the intricate relationships between water, energy, food, and land resources, particularly in the context of a growing global population and climate change. Previous studies have either explored individual SDG investment needs or analyzed climate impacts independently, but few have integrated these aspects across multiple sectors. This paper addresses this gap by exploring how climate impacts alter investment needs for key SDGs related to water, energy, and food security, using the MESSAGEix-GLOBIOM-Nexus model to analyze optimal multi-sector investment strategies. By comparing scenarios with and without SDG targets and climate impacts based on radiative concentration pathway 6.0 forcing, and across different water availability assumptions, we identify regions with the highest uncertainties in development costs due to climate change. Developing countries in Asia and sub-Saharan Africa will need to increase their spending by 10%–30%, compared to current trends, to meet their SDGs for water. Climate-related uncertainties lead to a spread in investment needs of 30% in the water sector and 5% in the energy sector in the most affected regions, amounting to billions of dollars. Our findings show that cross-sectoral policies, such as those aimed at reducing food waste and improving nutrition, can yield significant cost savings by reducing water demand, especially in water-scarce regions such as South Asia. The study also highlights the importance of considering long-term costs and uncertainties to maintain the standards of SDG targets throughout the century, with large variations in expected investment requirements in Asia under climate change scenarios after 2040. The study provides a framework for understanding the economic implications of climate impacts on SDG achievement and highlights the need for dedicated financing strategies that incorporate resilience in development finance.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle