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Enregistrement W2140214688 · doi:10.1002/wcc.77

Climate hazards and disasters: the need for capacity building

2010· article· en· W2140214688 sur OpenAlexaff
Gordon McBean, Caroline Rodgers

Notice bibliographique

RevueWiley Interdisciplinary Reviews Climate Change · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Health Impacts
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesInternational Science CouncilInternational Social Science Council
Mots-clésDisaster risk reductionClimate changeResilience (materials science)Natural hazardEnvironmental planningNatural disasterEnvironmental resource managementUnited Nations Framework Convention on Climate ChangeFood securitySustainable developmentBusinessClimate resilienceAdaptive capacityRisk analysis (engineering)Political scienceGeographyEnvironmental scienceKyoto ProtocolEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Climate and climate‐related hazards such as floods, storms, and droughts have served as trigger events for more than 75% of the disasters that have occurred globally over the past decade. Proportionately, these disasters affect the least developed countries most intensely, proving to be especially harmful to poverty stricken populations. In the future, a changing climate is likely to exacerbate these effects and could make development unsustainable in many places. It is necessary to develop the capacity of all countries to combat hazards so that they do not become disasters. The international framework connects climate change and development, mainly within the UN Framework Convention on Climate Change. The Millennium Development Goals and Hyogo Framework for Action on Disaster Risk Reduction, and most recently the Declarations of the G8 and the Major Economies Forum on Energy and Climate provide further mandates for action. Climate hazards are now clearly linked with issues such as food security, migration, and national security. The linking of climate change adaptation and disaster risk reduction provides a framework for responding. The development of capacity for knowledge‐based reduction of hazards and disasters risk demands an integrated approach that recognizes the changing nature of natural hazards. Further, capacity development must also recognize the limitations in governmental response and facilitate alternate ways to overcome barriers. For example, the role of resilience is examined in order to demonstrate the tools available for policymakers and individuals, to respond to hazards as they occur. The path forward to sustainable development depends on investments in the development and then the utilization of knowledge‐based, integrated approaches that factor in the future in balance with the present needs of societies. WIREs Clim Change 2010 1 871–884 DOI: 10.1002/wcc.77 This article is categorized under: Climate and Development > Sustainability and Human Well‐Being Climate and Development > Social Justice and the Politics of Development

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,050
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,167

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,050
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0060,015
Communication savante0,0160,015
Science ouverte0,0060,027
Intégrité de la recherche0,0120,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0410,005

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.

Tête enseignante Opus0,103
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations75
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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