Water, people and climate-change exposure in the Western Pacific: Anticipating the arrival of a ‘perfect storm’
Notice bibliographique
Résumé
As climate change accelerates, there is a growing need to ensure that sustainable adaptive solutions are effective and equitable, especially in the Global South where many countries depend on external funding to attain water security. Perceptions of vulnerability and need among Pacific Island Countries are not always based on a region-wide evidence base. This study examines ten Western Pacific Island countries (Federated States of Micronesia [FSM], Fiji, Kiribati, Marshall Islands, Nauru, New Caledonia [French dependency], Palau, Solomon Islands, Tuvalu, Vanuatu) that include both high-island groups and low-island (atoll) groups. This study evaluates the equitability of the distribution of external funding for attaining water security. Needs are evaluated in terms of (a) population densities and growth compared with water and land availability and (b) the uneven distribution of water-focused livelihood stressors across this region, specifically those linked to climate variability, sea-level rise, tropical cyclones, and geophysical phenomena. Measures of comparative exposure of people in these countries show that those living along high-island coasts, especially in Fiji, Solomon Islands and Vanuatu, are considerably more exposed than their counterparts elsewhere, especially in atoll nations which have received greater amounts of per capita climate funding for water security. Results show that there is a ‘perfect storm’ brewing in the high-island nations of the Southwest Pacific resulting from their comparatively high exposure to livelihood stressors. This could be addressed by reassessing the distribution of external climate funding within the Western Pacific region. Key findings are the importance of aligning need with assistance and the foundational role of water in livelihood sustainability, both having implications for the hundreds of coastal communities forced to relocate, mostly locally on the same island, in the next few decades. The imperative of addressing such deficiencies in an era of accelerating climate change and declining levels of global support is clear.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».