The 4Cs of adaptation tracking: consistency, comparability, comprehensiveness, coherency
Notice bibliographique
Résumé
Adaptation tracking seeks to characterize, monitor, and compare general trends in climate change adaptation over time and across nations. Recognized as essential for evaluating adaptation progress, there have been few attempts to develop systematic approaches for tracking adaptation. This is reflected in polarized opinions, contradictory findings, and lack of understanding on the state of adaptation globally. In this paper, we outline key methodological considerations necessary for adaptation tracking research to produce systematic, rigorous, comparable, and usable insights that can capture the current state of adaptation globally, provide the basis for characterizing and evaluating adaptations taking place, facilitate examination of what conditions explain differences in adaptation action across jurisdictions, and can underpin the monitoring of change in adaptation over time. Specifically, we argue that approaches to adaptation tracking need to (i) utilize a consistent and operational conceptualization of adaptation, (ii) focus on comparable units of analysis, (iii) use and develop comprehensive datasets on adaptation action, and (iv) be coherent with our understanding of what constitutes real adaptation. Collectively, these form the 4Cs of adaptation tracking (consistency, comparability, comprehensiveness, and coherency).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,102 | 0,140 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,020 |
| Communication savante | 0,011 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».