A Brief Account on the Impacts of Climate Change, Pollution and Coastal Erosion in the Coastal Districts of Odisha
Notice bibliographique
Résumé
AbstractOdisha, being the coastal region situated in the eastern part of India, has a coastline that is stretched to 480 KM long and is vulnerable to climate change, pollution, and erosion, posing a threat to surrounding biodiversity, communities, and ecosystems. Coastal erosion is accelerated due to heavy rainfall and extreme events like cyclones and storm surges, whereas saltwater intrusion degrades the freshwater bodies and agricultural land. Pollution caused by anthropogenic activities such as industrial discharge, tourism activities, and single-use plastic waste disrupts the coastal and marine ecosystem. These changes alter the livelihood opportunities and tourism-dependent economies, causing threats to critical species. Combining initiatives by the government and public participation has accelerated community-based adaptation methods through the restoration of mangroves, implementing early warning systems, and enhancing sustainable practices to increase the resilience of the state. Though long-term sustainability is encouraged by creating a stronger framework, pollution-related awareness, and engagement of stakeholders, decision-makers, as well as communities, to curb the impacts of climate change. This paper analyses various challenges, including climate change, pollution, and coastal erosion in the coastal regions of Odisha, exploring the adaptation and mitigation strategies for a sustainable and climate-resilient future.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».