Comprendre les vulnérabilités et les adaptations du changement climatique ˸ perspectives tirées des tendances récentes de développement en Chine

Cette thèse étudie les impacts du changement climatique sur les dynamiques des systèmes économiques et sociaux, en s'appuyant sur des études empiriques menées dans différentes régions de Chine. Le travail s'articule autour de deux axes de recherche principaux. Le premier analyse la relation entre le changement climatique et le marché immobilier, en évaluant la manière dont les marchés immobiliers des régions vulnérables réagissent aux risques climatiques, en examinant l'effet des préoccupations publiques liées au changement climatique sur les comportements de transaction immobilière, et en analysant si les nouveaux paradigmes de développement urbain permettraient d'atténuer la volatilité induite par le climat. Le second axe explore l'interaction dynamique entre le changement climatique et les migrations humaines à travers trois études indépendantes mais thématiquement liées : comment le climat façonne les tendances générales de la migration ; comment les migrants motivés par des raisons économiques et sociales répondent différemment face au stress climatique ; et comment diverses méthodes d'apprentissage automatique permettent de modéliser la complexité des relations entre climat et mobilité humaine. L'analyse mobilise des bases de données variées, incluant des indicateurs économiques régionaux, des données de transactions immobilières et de flux migratoires, et repose sur une combinaison de techniques économétriques, de modèles de machine learning interprétables, et d'analyses de séries temporelles. Les résultats révèlent que le changement climatique amplifie l'incertitude systémique et renforce l'interdépendance entre sous-systèmes sociaux. Cette recherche démontre l'intérêt des outils de machine learning avancés dans l'analyse des interactions entre climat et société. Elle souligne l'importance de développer des cadres politiques résilients et fondés sur les données pour soutenir le développement durable dans les pays du Sud, où vulnérabilité climatique et transformation socio-économique sont profondément entremêlées.

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Journal
theses.fr (ABES)
Published
2025-12-08
Primary Topic
Climate Change, Adaptation, Migration
Type
article
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Comprendre les vulnérabilités et les adaptations du changement climatique ˸ perspectives tirées des tendances récentes de développement en Chine

Haoxi Chen
theses.fr (ABES)
Climate Change, Adaptation, Migration
article

Comprendre les vulnérabilités et les adaptations du changement climatique ˸ perspectives tirées des tendances récentes de développement en Chine

Haoxi Chen
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Abstract

Cette thèse étudie les impacts du changement climatique sur les dynamiques des systèmes économiques et sociaux, en s'appuyant sur des études empiriques menées dans différentes régions de Chine. Le travail s'articule autour de deux axes de recherche principaux. Le premier analyse la relation entre le changement climatique et le marché immobilier, en évaluant la manière dont les marchés immobiliers des régions vulnérables réagissent aux risques climatiques, en examinant l'effet des préoccupations publiques liées au changement climatique sur les comportements de transaction immobilière, et en analysant si les nouveaux paradigmes de développement urbain permettraient d'atténuer la volatilité induite par le climat. Le second axe explore l'interaction dynamique entre le changement climatique et les migrations humaines à travers trois études indépendantes mais thématiquement liées : comment le climat façonne les tendances générales de la migration ; comment les migrants motivés par des raisons économiques et sociales répondent différemment face au stress climatique ; et comment diverses méthodes d'apprentissage automatique permettent de modéliser la complexité des relations entre climat et mobilité humaine. L'analyse mobilise des bases de données variées, incluant des indicateurs économiques régionaux, des données de transactions immobilières et de flux migratoires, et repose sur une combinaison de techniques économétriques, de modèles de machine learning interprétables, et d'analyses de séries temporelles. Les résultats révèlent que le changement climatique amplifie l'incertitude systémique et renforce l'interdépendance entre sous-systèmes sociaux. Cette recherche démontre l'intérêt des outils de machine learning avancés dans l'analyse des interactions entre climat et société. Elle souligne l'importance de développer des cadres politiques résilients et fondés sur les données pour soutenir le développement durable dans les pays du Sud, où vulnérabilité climatique et transformation socio-économique sont profondément entremêlées.

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