Institutional perceptions, adaptive capacity and climate change response in a post-conflict country: a case study from Central African Republic
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The Central African Republic (CAR) faces increased vulnerability to climate change because it is a low-income country with low adaptive capacity; a situation that is exacerbated by recent civil conflict. This research analysed the perceptions of decision-makers within, and the response of diverse national, regional and international institutions to the complex challenges of climate change. Results indicate that while awareness of climate change is high, a concrete response is only in the beginning stages. There was a widespread recognition that the poor who depend on subsistence agriculture, and who constitute the majority of the population, would be most affected. Although CAR has low adaptive capacity, networking and connectivity among different institutions increased through the development of its National Adaptation Programme of Action and the REDD+ (Reducing Emissions from Deforestation and Forest Degradation) documents. In order to mitigate climate change and adapt agriculture and natural resource management to long-term trends in climate variability, such linkages need to be strengthened to build capacity within government institutions, within local communities and within non-governmental organizations that work with those communities. Building adaptive capacity to climate change can also contribute to the process of reconstruction, reconciliation and peace building in the country.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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