Addressing the risk of maladaptation to climate change
Notice bibliographique
Résumé
This paper reviews the current theoretical scholarship on maladaptation and provides some specific case studies—in the Maldives, Ethiopia, South Africa, and Bangladesh—to advance the field by offering an improved conceptual understanding and more practice‐oriented insights. It notably highlights four main dimensions to assess the risk of maladaptation, that is, process, multiple drivers, temporal scales, and spatial scales. It also describes three examples of frameworks—the Pathways , the Precautionary , and the Assessment frameworks—that can help capture the risk of maladaptation on the ground. Both these conceptual and practical developments support the need for putting the risk of maladaptation at the top of the planning agenda. The paper argues that starting with the intention to avoid mistakes and not lock‐in detrimental effects of adaptation‐labeled initiatives is a first, key step to the wider process of adapting to climate variability and change. It thus advocates for the anticipation of the risk of maladaptation to become a priority for decision makers and stakeholders at large, from the international to the local levels. Such an ex ante approach, however, supposes to get a clearer understanding of what maladaptation is. Ultimately, the paper affirms that a challenge for future research consists in developing context‐specific guidelines that will allow funding bodies to make the best decisions to support adaptation (i.e., by better capturing the risk of maladaptation) and practitioners to design adaptation initiatives with a low risk of maladaptation. WIREs Clim Change 2016, 7:646–665. doi: 10.1002/wcc.409 This article is categorized under: Vulnerability and Adaptation to Climate Change > Learning from Cases and Analogies
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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 | 0,012 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,010 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».