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Enregistrement W2274942870 · doi:10.17528/cifor/004327

Politiques d’adaptation et d’atténuation au Cameroun: pistes de synergies

2013· book· fr· W2274942870 sur OpenAlexaff
F. Kengoum, Tiani A.M.

Notice bibliographique

RevueCenter for International Forestry Research (CIFOR) eBooks · 2013
Typebook
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Rural Development Research
Établissements canadiensMinistère des Transports
Organismes subventionnairesEuropean Space Agency
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les nombreuses incertitudes qui accompagnent la décision dans le contexte de changement climatique font que le politique doit être informé des opportunités et des outils dont il devrait disposer pour élaborer des politiques qui produisent des résultats. La présente analyse va dans ce sens. Elle s'intéresse aux synergies entre processus politiques d'atténuation et d'adaptation au changement climatique au Cameroun. Les pays du Bassin du Congo sont pauvres et vulnérables. À cet égard, ils sont enclins à subir les effets négatifs du changement climatique. La lutte contre le phénomène est désormais une préoccupation dans leurs agendas politiques. Des processus ont été engagés dans ces pays, à des niveaux et à des rythmes différents pour palier à cette dynamique climatique par l'atténuation et l'adaptation. Pourtant, considérer et mettre en œuvre simultanément les mesures d'atténuation et d'adaptation ne suffit plus. Dans un contexte de pauvreté et de de ressources insuffisantes, surtout financières pour accompagner le processus déjà en retard comparé aux autres contextes, il faut aller plus loin et envisager l'atténuation et l'adaptation de façon synergique. Au-delà de ce principe que pose cette analyse, la réflexion dresse une esquisse de la manière d'y parvenir. Elle constitue un levier pour des analyses plus approfondies à partir de documents nationaux, de programmes et de projets pour l'intégration et la mise en cohérence ex situ des politiques climatiques avec les politiques de développement, et in situ au sein même des politiques climatiques.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,475
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,175
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,212 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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