Le coût de l’adaptation aux changements climatiques dans les pays en développement
Notice bibliographique
Résumé
Diverses études ont récemment estimé le coût de l’adaptation des pays en développement ; leurs résultats sont fréquemment cités tant dans la littérature académique qu’institutionnelle et jouent un rôle très important dans les négociations climatiques internationales puisqu’ils représentent la seule base objective de discussion. À ce jour, les évaluations fournissent des estimations allant de 4 à 109 milliards de dollars par an ; pareille fourchette reflète très clairement l’état précaire des connaissances actuelles. En effet, en comparaison avec la littérature s’intéressant aux coûts d’abattement des émissions, la recherche sur les coûts de l’adaptation n’en est qu’à ses débuts. D’importantes lacunes persistent dans les études existantes tant en termes de portée (c.-à-d. la couverture de tous les impacts) qu’en termes de profondeur (c.-à-d. la prise en compte de toutes les options d’adaptation). En outre, les coûts additionnels de l’adaptation ont parfois été calculés en appliquant des facteurs de majoration à des fractions d’investissement « sensibles » au climat – ces facteurs étant censés refléter le coût supplémentaire permettant de rendre les investissements résistants aux changements climatiques. Cependant, dans de nombreux pays en développement, de faibles niveaux d’investissement ont conduit à un « déficit d’adaptation » qu’il importe de combler sans quoi les fonds destinés à l’adaptation seront largement insuffisants pour faire face aux défis posés par les changements climatiques anthropiques. Basé sur une revue de la littérature, cet article présente les résultats, les hypothèses sous-jacentes et les limites majeures des principales estimations du coût de l’adaptation pour les pays en développement.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».