Accelerating sea level rise in Africa and its large marine ecosystems since the 1990s
Notice bibliographique
Résumé
Sea-level rise poses a significant threat to Africa’s vital coastal ecosystems and the livelihoods of its growing populations. Here we analyze 31 years of satellite altimetry data to quantify sea-level change across Africa’s Large Marine Ecosystems, vast ocean regions of high biological productivity. The rate of rise has accelerated markedly to 4.34 mm/yr since 2010, over four times the 1990s rate. This is primarily driven by two factors: an increase in ocean mass from melting ice sheets accounts for over 80% of the total rise, with the remainder reflecting the expansion of warming ocean water. Regional rates are fastest in the Red Sea and Guinea Current, while increased salinity suppresses the trend in the Mediterranean. 2023 was particularly severe, with record-high sea levels across nearly 40% of Africa’s surrounding ocean. This uneven rise intensifies risks for over 50 million coastal residents, underscoring the urgent need for region-specific adaptation. Sea-level rise in African large marine ecosystem has accelerated markedly since 2010, mostly due to ice sheet loss and land subsidence, with the Red Sea and Guinea Current rising fastest, according to an analysis of 30 years of satellite altimetry data
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».