Urban Governance for Adaptation: Assessing Climate Change Resilience in Ten Asian Cities
Notice bibliographique
Résumé
Summary Rapidly expanding urban settlements in the developing world face severe climatic risks in light of climate change. Urban populations will increasingly be forced to cope with increased incidents of flooding, air and water pollution, heat stress and vector‐borne diseases. This research, undertaken with a set of partner research institutes, examines how to manage climate‐related impacts in an urban context by promoting planned and autonomous adaptation in order to by improve resilience in a changing climate. It investigates the linkages between the characteristics of pro‐poor good urban governance, climate adaptation and resilience, and poverty and sustainable development concerns. The paper develops an analytical framework by combining governance literature with rapid climate resilience assessments conducted in ten Asian cities. Based on this empirical data, we argue that a number of key characteristics can be identified to assess and build urban resilience to climate change in a way that reduces the vulnerability of the citizens most at risk from climate shocks and stresses. These characteristics form the basis of a climate resilient urban governance assessment framework, and include (1) decentralisation and autonomy, (2) accountability and transparency, (3) responsiveness and flexibility, (4) participation and inclusion and (5) experience and support. This framework can help to assist in the planning, design and implementation of urban climate change resilience‐building programmes in the future.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».