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Enregistrement W4410574440 · doi:10.1371/journal.pone.0322453

Mapping socio-environmentally vulnerable hotspots in the Volta Delta of Ghana

2025· article· en· W4410574440 sur OpenAlexfundno aff
Fiifi Amoako Johnson, Philip‐Neri Jayson‐Quashigah, Duncan Hornby, Chris Hill, Mumuni Abu, Kwasi Appeaning Addo, Benjamin Kofi Nyarko, Samuel Nii Ardey Codjoe, Cynthia Addoquaye Tagoe, Craig W. Hutton, Sabu S. Padmadas

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueClimate change impacts on agriculture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of GhanaInternational Development Research Centre
Mots-clésGeographyAdaptive capacityVulnerability (computing)Climate changeGeospatial analysisEnvironmental resource managementDeltaEnvironmental planningStakeholderVulnerability assessmentLand useSocioeconomicsEnvironmental protectionPsychological resilienceCartographyEcologyPolitical scienceEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Many Delta residents are dependent on climate-sensitive resources for their survival. Nonetheless, these resources are susceptible to climatic change and variability. The Volta delta of Ghana is severely impacted by sea-level rise resulting in flooding, salinisation and permanent loss of lands, with relentless social and economic consequences. However, vulnerability assessments in the Volta Delta have primarily focused on sea level rise, with limited attention to communities' susceptibility to adverse socio-environmental impacts. This study maps socio-environmentally vulnerable hotspots in the Volta Delta, employing methods incorporating residents, stakeholders and experts' opinions. METHODS: Vulnerability is conceptualised based on the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) climate risk and socioeconomic vulnerability framework. The framework defines vulnerability as a function of sensitivity and adaptive capacity. Through stakeholder engagements, community support systems sensitive to climate-driven stressors, referred to as sensitivity dimensions, were identified. Those that enhance local communities' ability to adjust and mitigate the impacts of climate stressors, termed adaptive capacity dimensions, were also identified. Indicators for quantifying the dimensions were also identified through stakeholder engagements. Data for the analysis were extracted from multiple sources including Census, Landsat imagery, national land surveillance and Google Earth. Geospatial statistical techniques were used to analyse and map socio-environmental vulnerability hotspots. RESULTS: The findings show that vulnerable communities were predominantly agrarian communities clustered along the intersections of the South Tongu, North Tongu, and Akatsi districts as well as the Dangbe West and North Tongu districts. Communities along the eastern coastline of Keta and Ketu South Municipalities and the Dangbe West District were the least vulnerable. The results also show, that although communities along the coastal lines of the Keta, Ada East and Ada West districts were highly vulnerable to sea-level rise, access to vibrant cross-country economic and industrial activities at the Ghana-Togo border and the capital city of Accra and the port city of Tema contribute to their low socio-environmental vulnerability. CONCLUSION: Socioeconomic ability, particularly access to alternative economic activities has the potential to mitigate vulnerability to environmental stressors. The findings direct the need for area-specific targeted and concerted interventions for strengthening the socioeconomic ability and adaptation capacity of the Volta Delta residents.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,165 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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