Institutional adaptive capacity and climate change response in the Congo Basin forests of Cameroon
Notice bibliographique
Résumé
Climate change presents additional challenges to a diverse country like Cameroon that shares the Congo Basin rainforest. Not only is the population vulnerable to the direct effects of climate change, forest-dependent communities are also vulnerable to changing environmental policy that may affect their access to forest resources. Using a qualitative approach to data collection through semi-structured interviews and content analysis of relevant documents, the perception of decision-makers within, and the response of the institutions of the state, the private sector and civil society to the complex challenges of climate change in the Congo Basin forest of Cameroon were analysed. Results indicate that while decision-makers’ awareness of climate change is high, a concrete institutional response is at a very early stage. Cameroon has low adaptive capacity that is further constrained by weak linkages among government institutions nationally and between different levels of government and with communities. Civil society institutions play a role in enhancing government capacity to respond, particularly in relation to new international policies on climate change and forests. Adaptive capacity would be further enhanced by facilitating institutional linkages and coordinating multilevel responses across all boundaries of government, private sector and civil society. A collaborative capacity builder could foster the transfer, receipt and integration of knowledge across the networks, and ultimately build long-term collaborative problem-solving capacity in Cameroon.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».