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Enregistrement W4411413012 · doi:10.3389/fsoc.2025.1564299

Depopulation and aging–challenges for Croatia's climate resilience

2025· article· en· W4411413012 sur OpenAlexaboutno aff
Ana-Maria Boromisa

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Sociology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueRegional resilience and development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResilience (materials science)Climate changePolitical scienceDevelopment economicsEnvironmental ethicsClimate resilienceGeographySociologyEconomic geographyEconomic growthEnvironmental planningEconomicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Climate change and the implementation of mitigation and adaptation policies have significant socioeconomic implications. Conversely, socioeconomic developments shape the capacity to design and enforce climate policies, creating a feedback loop. This paper localizes the impact of Climate change in Croatia and explores the feedback between socio-economic development and climate change. The starting hypothesis is that limitations in human capital critically hinder climate-resilient development in Croatia. Methods: The study uses climate data and literature to contextualize Croatia's climate vulnerability. A sector-specific analysis is conducted to identify key sectors for climate-resilient development based on their potential for emissions reduction, climate vulnerability, and current and potential economic importance. The current economic importance is evaluated based on contribution to GDP and employment, and key opportunities and obstacle for future growth are identified. Results: Climate data and literature indicate that Croatia, a high-income EU member, is experiencing warming faster than the global average and ranks among the least climate-resilient high-income countries. A sector-specific analysis identifies the most critical sectors for Croatian climate-resilient development based on their emission reduction potential, climate vulnerability, and growth opportunities. Among these are sectors that contribute the most to GDP and employment-such as tourism, construction, and healthcare -which already suffer from significant labor shortages. The results indicate that a shrinking workforce is the key constraint for implementation of climate-resilient development. Discussion: Significant improvements in labor productivity, higher participation rates, integration of foreign workers in the labor market, and efforts to address skills shortages are necessary. This presents a challenge, given increasing damages from extreme climate events, ongoing depopulation, a limited supply of a highly educated workforce, and low participation in lifelong learning. For climate-resilient development, it is essential to design policies that adequately address aging and depopulation -both of which limit economic growth and reduce capacity for climate adaptation. Conclusions: Findings of the Croatian case offer insights for Mediterranean and island countries reliant on climate-sensitive sectors like tourism (e.g., Greece, Thailand). The high-income yet low-resilience paradox is relevant for regions such as Southern Europe, Australia, and California. EU membership highlights institutional misalignments between supranational climate agendas (e.g., the European Green Deal) and subnational demographic realities. These dynamics are relevant to aging societies (Japan, Germany) and post-industrial economies (Poland, Canada) navigating green transitions, emphasizing the need to integrate demographic strategies into climate governance.

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 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 enseignants0,223
Score d'incertitude au seuil0,312

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,240 · 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'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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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