The adaptive capacity of institutions in Canada, Argentina, and Chile to droughts and floods
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The increasing evidence of global warming calls on all states to enhance their adaptive capacity to deal with climate change. This paper compares the adaptive capacity of two Canadian provinces, the province of Mendoza, Argentina and the administrative region of Coquimbo, Chile in relation to the vulnerability of farmers to droughts and floods by applying the adaptive capacity wheel (ACW). It concludes that Saskatchewan and Alberta, Canada are particularly weak in terms of double- and triple-loop learning and in developing adaptive capacity in an equitable manner, probably attributable to strong climate scepticism in society and the weak economy. In the developing countries of Chile and Argentina, resources to assist with adaptation are often lacking; in Coquimbo, future learning is precarious because of information deficits in relation to data, memory, trust, and responsiveness; in Mendoza, institutions lack variety (redundancy of programs), resources, and governance processes are inadequately responsive. The paper makes contributions at the regional level by recommending that specific institutional weaknesses and lack of responsiveness be remedied by adopting appropriate missing instruments (perhaps, for example, water transfer provisions in Mendoza). New findings are made in relation to the dimensions of fair governance and learning capacity in the ACW. While learning capacity was closely linked to the dimension of leadership, the deficit of equity was closely linked to other indicators of fair governance (legitimacy, responsiveness, and accountability).
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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