The roles of governments and other actors in adaptation to climate change and variability: The examples of agriculture and coastal communities
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Notice bibliographique
Résumé
There is little question now about the reality of climate change and the importance of adaptation of human activities in reducing the negative impacts of climate change and variability (CCV) as well as the reduction of Greenhouse Gas Emissions in mitigating this unprecedented phenomenon. This article focuses on adaptation and the adaptive capacity of actors (decision-takers) of all sorts to adopt appropriate strategies and increase their adaptive capacity to cope with CCV by focusing on two types of human activity—agriculture and agricultural territories and coastal communities, both of which have very important roles to play in human society. Given the recent high profile given to the outcomes of COP21 and particularly the potential transfer of significant funding from developed to developing countries to support their battle against CCV, the emphasis has shifted again to the role of governments in this battle. We argue that governments have important roles to play both in developed and developing countries, but supporting funding of initiatives and for developing pertinent action plans is probably the least of our worries! Funding can be important but alone does not solve the challenges, it is what is accomplished with funding that is all important, and this requires the development of effective and pertinent adaptive capacities on the part of the different actors involved in what becomes a co-construction process. We argue that the roles of governments and other actors (collective as well as individual citizens and the activities that they are involved in) need to be better understood in order for this to happen. This is illustrated by research of different types on agriculture and coastal communities.
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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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle