The government-led climate change adaptation landscape in Nunavut, Canada
Notice bibliographique
Résumé
The Canadian Arctic is uniquely sensitive to climate change impacts, including rapidly warming temperatures, sea ice change, and permafrost degradation. Adaptation—including efforts to manage climate change risks, reduce damages, and take advantage of new opportunities—has been identified as a priority for policy action across government levels. However, our understanding of adaptation in the Canadian North is limited: Is adaptation taking place, to what stresses, and what does it look like? In this paper we answer these questions for the Inuit territory of Nunavut, systematically cataloguing and reviewing government-led adaptation programs and policies at community, territorial, and federal levels, drawing on publically available information. We documented a total of 700 discrete adaptation initiatives. The focus on adaptation to-date has primarily been at the groundwork level, aimed at informing and preparing for adaptation through impact assessments, adaptation planning exercises, and stakeholder engagement. Adaptation in Nunavut has been driven by cross-scale coordination and leadership from the territorial and federal government. Our study finds few examples of concrete actions for planned adaptation, such as changes to or creation of policies that enable adaptation, alterations to building codes and infrastructure design with changing geo-hazards, or enhanced disaster planning and emergency preparedness in light of projected impacts. This study indicates a need for formal adaptation plans for the Governments of Canada and Nunavut, emphasis on adaptation monitoring and evaluation, and a greater role of Inuit traditional knowledge and cultural values in adaptation policy.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».