Understanding regional variability in water, energy, and food (WEF) security: an Arctic case-study
Notice bibliographique
Résumé
Arctic nations are among the most water, energy, and food (WEF) secure nations of the world. National indices can, however, mask intra-regional disparities that exist within nations. The variable conditions of remote and sparsely populated regions are at particular risk of being obscured through the aggregation of national-level reporting. In this paper, we present the results of a regional (N = 27) assessment of WEF security in six Arctic states. Our assessment found considerable variability that ranged from highly secure to highly insecure regions that differ dramatically from state-level reporting. With few exceptions, Alaska and northern Canada suffer from higher rates of WEF insecurity than the northern regions of Iceland, Norway, Sweden and Finland. Although logistical, demographic, and climatic conditions contribute to these differing conditions, inequitable public investment in WEF services is a major constraint to service provisioning. Whereas regions in the European Arctic enjoy conditions of relative WEF security, they too may be challenged to maintain these conditions and adapt to not only a changing climate but also geo-political uncertainties that could obstruct the delivery of WEF services. Being attentive to dynamic conditions will be a critical and necessary step to achieving sustained WEF security in all Arctic regions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».