Understand systemic risk from mangrove ecosystem through network analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Mangrove deforestation amplifies systemic risks by worsening extreme weather events, impeding socio-economic development, and exposing governance vulnerabilities. Yet, the extent to which mangrove dynamics-both loss and restoration-interact with climate, socio-economic, and governance systems to mitigate systemic risk remains underexplored. Drawing on the economic concept of "product space," we construct a Mangrove Multisystemic Risk Space, a network-based framework linking indicators across mangrove change, climate impacts, socio-economic development, and policy interventions. The network reveals a bipartite structure, with distinct clusters for mangrove loss and expansion, each surrounded by synergistic indicators. The mangrove loss cluster is tightly coupled with greenhouse gas emissions and climate extremes, while the expansion cluster aligns with renewable energy, economic growth, and population dynamics. Within this space, we identify two types of structurally significant indicators: "influential" (e.g., Ramsar site coverage) with high cascading potential, and "complex" indicators that require coordinated improvements across multiple dimensions, highlighting their systemic vulnerability. At the national level, the United States leads in achieving complex goals such as reducing extreme events, whereas New Zealand and Panama emerge as hubs of influential, well-performing indicators. These findings underscore the differentiated roles of mangrove-rich nations in mitigating systemic risk and call for strengthened global cooperation in mangrove conservation.
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.
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 | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 découle