論文の概要: Causal Models Applied to the Patterns of Human Migration due to Climate Change

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.14686v1
• Date: Fri, 3 Nov 2023 16:54:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-03 14:06:45.073933
• Title: Causal Models Applied to the Patterns of Human Migration due to Climate Change
• Title（参考訳）: 気候変動によるヒトの移動パターンへの因果モデルの適用
• Authors: Kenneth Lai and Svetlana Yanushkevich
• Abstract要約: 気候変動によって引き起こされた危機のような大量移住の影響は、環境問題を超えて拡大する。 これらの危機は、文化的障壁や、これらの影響されたコミュニティが直面する課題を増幅することによって、ある種の要素を悪化させる。 本稿では,モデルと不均衡評価ツールを組み合わせることで,マイグレーションの危機に対処する革新的なアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8484871864277639
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The impacts of mass migration, such as crisis induced by climate change, extend beyond environmental concerns and can greatly affect social infrastructure and public services, such as education, healthcare, and security. These crises exacerbate certain elements like cultural barriers, and discrimination by amplifying the challenges faced by these affected communities. This paper proposes an innovative approach to address migration crises in the context of crisis management through a combination of modeling and imbalance assessment tools. By employing deep learning for forecasting and integrating causal reasoning via Bayesian networks, this methodology enables the evaluation of imbalances and risks in the socio-technological landscape, providing crucial insights for informed decision-making. Through this framework, critical systems can be analyzed to understand how fluctuations in migration levels may impact them, facilitating effective crisis governance strategies.
• Abstract（参考訳）: 気候変動による危機のような大量移住の影響は、環境問題を超えて広がり、教育、医療、安全保障といった社会インフラや公共サービスに大きな影響を及ぼす可能性がある。 これらの危機は文化的障壁や差別といった特定の要素を悪化させ、これらの影響を受けたコミュニティが直面する課題を増幅する。 本稿では,モデルと不均衡評価ツールの組み合わせを通じて,危機管理の文脈における移行危機に対処するための革新的なアプローチを提案する。 ベイジアンネットワークによる因果推論の予測と統合に深層学習を用いることで、社会技術的景観における不均衡とリスクの評価を可能にし、情報的意思決定に重要な洞察を与える。 このフレームワークを通じて、重要なシステムを分析して、移行レベルの変動が彼らに与える影響を理解し、効果的な危機管理戦略を促進することができる。

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