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Enregistrement W4410906558 · doi:10.1017/9781009449625.004

Migration and Displacement Associated with Aridity, Drought, Heat, and Wildfires

2025· book-chapter· en· W4410906558 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2025
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change, Adaptation, Migration
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisplacement (psychology)AridEnvironmental scienceGeographyClimatologyGeologyEcologyBiologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present chapter focuses on migration and displacement associated with events that are directly linked to hotter air temperatures and/or an associated lack of moisture experienced at local and regional scales: droughts, increased aridity, desertification, heat, and wildfires. With the exception of wildfires – which share many characteristics comparable to rapid-onset extreme weather events – the hazards assessed in the present chapter are gradual in their onset and impacts. Their impacts accumulate with each passing week, month, and/or year, steadily eroding the water, food and/or livelihood security of households and communities. The slow rate of onset allows exposed populations an opportunity to adjust and adapt through means that do not require changes to existing mobility practices and patterns, sometimes referred to as in situ adaptation responses. It is only after hot and/or dry conditions persist beyond a particular threshold of duration and/or severity that in situ adaptations no longer prove to be sufficient and changes in migration decision-making and outcomes emerge.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,977
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,192 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

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