Firm and industry adaptation to climate change: a review of climate adaptation studies in the business and management field
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Firms and industries will have a central role in supporting societal adaptation to the physical impacts of climate change, especially in more directly affected sectors such as agriculture, forestry, construction, or transportation. However, the business and management field has repeatedly been criticized for its lack of engagement with climate change as a pressing issue, and adaptation to the physical impacts of climate change in particular. Our review of adaptation studies in the business and management field suggests that most firm and industry adaptation studies focus on how firms adjust to changing business conditions because of the emergence of new competitors, new products, and markets or because of changed political, economic, and legal conditions; they largely exclude firm adjustments to the changing dynamics of the natural environment. Studies on firm and industry adaptation to climate impacts specifically are beginning to emerge, but they are sparse. There is still little cross‐disciplinary work integrating findings from the natural sciences into business thinking. We also find few considerations of the implications and consequences of climate change for firms and industries to date. This article provides an overview over the existing literature on firm adaptation to climate change, outlines research gaps, and suggests pathways for future research. WIREs Clim Change 2013, 4:397–416. doi: 10.1002/wcc.214 This article is categorized under: Vulnerability and Adaptation to Climate Change > Institutions for Adaptation
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».