MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4409712460 · doi:10.24043/001c.136418

Baseline Resilience: Tracing Monsoon Adaptations in the Landscape of the Penghu Archipelago, Taiwan

2025· article· en· W4409712460 sur OpenAlexvenueno aff
Ya-Qing Zhan, Michael Fink, Corinna de Guttry, Oliver Streiter, Beate Ratter

Notice bibliographique

RevueIsland Studies Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change, Adaptation, Migration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAcademia SinicaDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésBaseline (sea)ArchipelagoResilience (materials science)GeographyMonsoonClimatologyPhysical geographyOceanographyGeologyArchaeologyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines how monsoon adaptations shape baseline resilience to wind, using the Penghu Archipelago, Taiwan, as a case study. While much resilience research focuses on responses to extreme events, this study sheds light on the role of daily adaptations to the northeast winter monsoons. Through mapping and archival research, we analyze spatial and temporal perspectives to understand how local communities and the government address persistent environmental pressures. The analysis of landscapes, displayed as cumulative records of adaptation, bridges the gap between the contribution of daily practices and systemic requirements for being resilient. Our findings reveal that daily adaptations and intergenerational knowledge form the foundation of resilience, we call it baseline resilience, enabling responses to both recurring monsoon challenges and typhoon events. Adaptations such as walled gardens, reinforced roofs, and windbreak forests demonstrate how long-term human-environment interactions are embedded in the landscape, shaping resilience over generations. As evolving climate scenarios predict weaker monsoons but more intense and frequent extreme typhoons, Penghu faces new challenges that require enhanced resilience strategies. This study emphasizes the importance of strengthened cooperation, and timely reinforcement of strategies to address both current and future challenges effectively.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,142
Score d'incertitude au seuil0,899

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,090
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIsland Studies JournalMême sujetClimate Change, Adaptation, MigrationTravaux en français237 207