Subsystem Structures, Shifting Mandates and Policy Capacity: Assessing Canada’s Ability to Adapt to Climate Change
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Adapting to climate change requires governments
 to design and implement policies capable of dealing with
 long-term problems. This poses significant policy design and
 implementation challenges since policies must also be multilevel
 and multi-sectoral in nature given the cross-sectoral
 and international character of climate change issues. Responsive
 policy-making on climate change issues thus requires
 both sophisticated policy analysis as well as an institutional
 structure which allows problems to be dealt with in
 a way which corresponds with changing organizational mandates,
 resources and network structures. Designing such
 policies requires matching policy analytical resources in
 relevant government departments and agencies with new
 and expanded mandates, a process which is not always necessarily
 successful. This introductory article presents the
 framework utilized in a collaborative study of climate change
 adaptation capacity in four Canadian policy sectors (agriculture,
 finance, infrastructure, and transportation) and one US
 case (the energy sector in Colorado). The study framework
 and subsequent analysis examine policy from a three-level
 perspective including (1) the macro nature of the subsystem
 involved, (2) the meso level of the organization or leadagency
 in charge of the issue and (3) the micro level nature
 of policy work being undertaken in each sector.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle