Science-Policy Interface for Disaster Risk Management in India: Toward an Enabling Environment
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The 2013 Uttarakhand floods highlighted the enormous challenges faced by disaster risk management organizations and actors who had to deal with it on a real-time basis. Unusual and extreme rainfalls accompanied by a series of cloudbursts triggered the flooding. In recent times there has been a significant increase in the quantum of scientific research on such weather- and climate-related extremes in some of the most vulnerable regions in India. Although the role of science and research has been adequately recognized and included in India's national development policies and programmes, including the Disaster Management Policy (2009), integration of this accumulating scientific and research evidence into disaster management policies, planning, and practices in the country has been limited. Uttarakhand floods were followed by Cyclone Phailin (2013), and the untimely hailstorms in central India (March 2014). The resulting challenges for the country and its policy makers are complex and gigantic. It is under these emerging circumstances of complexities that the urgency for proactive and effective science-policy interface is discussed. Building on the existing institutional and policy opportunities in India, an enabling environment to facilitate such science- policy interface for disaster risk management is suggested. We discuss collaboration, co-production, coherence, and continuity as some of the organizing principles of this enabling environment.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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