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Enregistrement W4416310947 · doi:10.22441/sinergi.2025.3.002

Port perspectives in a changing climate: strategies for enduring impact

2025· article· W4416310947 sur OpenAlexaff
Astina Tugi, Nazirah Mohamad Abdullah, Ami Hassan Md Din, Badrul Hisham Ismail

Notice bibliographique

RevueSINERGI · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueTropical and Extratropical Cyclones Research
Établissements canadiensCanadian Hydrographic Service
Organismes subventionnairesUniversiti Tun Hussein Onn Malaysia
Mots-clésPort (circuit theory)Adaptation (eye)Climate changeResilience (materials science)SustainabilityFlooding (psychology)Psychological resilienceClimate change adaptation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

More than 50% of the world's trade happens via seaborne line. The sustainability of the ports is crucial as it boosts economic growth. However, climate change and its effects have disturbed the port's activities. This paper highlighted the possibility of climate change effects threatening some ports worldwide. A systematic literature review has been conducted, and 11 resources have been used to summarize their impact on port activities. The climate change effects encountered by the ports and their authorities' adaptation measures are underlined. Ports worldwide are considered. As a result, sea level rise (SLR), storm surges, and flooding are some threats that can affect port activities. Adaptation and mitigation plans can be more successfully implemented with excellent knowledge of the factors leading to increased exposure. From the port expansion to creating a new location of ports, the other mitigation and adaptation plan towards the sustainable ports is by providing an accurate topographic map, a good simulation software, and good resilience infrastructures and adaptation framework. The related ports have suggested and implemented adaptation and mitigation approaches to resolve the problem and sustain their ports and harbour activities. Adaptation and mitigation measures taken will respond to the effects of climate change.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
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)0,0020,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,297 · 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'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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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