forthcoming. From climate refugees to climate conflict: Who is taking the heat for global warming? In: Salih, M. (ed), Climate Change and Sustainable Development: New Challenges for Poverty Reduction, Edward Elgar Publishers. _____2006. Liberal Ends, Illi
Notice bibliographique
Résumé
The spring and summer of 2007 brought a spate of alarming articles and reports about the security implications of climate change. Writing in the April issue of the Atlantic Monthly, journalist Stephan Faris attributed the violence in Darfur in large part to global warming-induced environmental degradation and drought. Several months later a report on the Sudan by the United Nations Environment Program (UNEP) drew similar conclusions, arguing that a combination of demographic pressures, resource scarcity and climate change were at the root of ethnic conflict in the region and increasingly threatened security in other parts of Africa as well (UNEP 2007). Along with the Darfur stories came other dire predictions about the threat of so-called “climate refugees. ” In May, the U.K.-based NGO Christian Aid (2007a) released a report entitled Human Tide: The Real Migration Crisis that painted an apocalyptic scenario of millions of displaced climate refugees roaming the globe and wreaking havoc, creating “a world of many more Darfurs ” (Christian Aid 2007b). Journalists and pundits alike jumped on the bandwagon. Writing in Scientific American online, Columbia University economist Jeffrey D. Sachs warned that climate change could soon force “hundreds of millions ” of people to relocate (Sachs 2007). In the New York Times Canadian political scientist Thomas Homer-Dixon claimed that “Climate stress may
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».