Accredited qualifications for capacity development in disaster risk reduction and climate change adaptation
Notice bibliographique
Résumé
Increasingly practitioners and policy makers working across the globe are recognising the importance of bringing together disaster risk reduction and climate change adaptation.From studies across 15 Pacific island nations, a key barrier to improving national resilience to disaster risks and climate change impacts has been identified as a lack of capacity and expertise resulting from the absence of sustainable accredited and quality assured formal training programmes in the disaster risk reduction and climate change adaptation sectors.In the 2016 UNISDR Science and Technology Conference on the Implementation of the Sendai Framework for Disaster Risk Reduction 2015-2030, it was raised that most of the training material available are not reviewed either through a peer-to-peer mechanism or by the scientific community and are, thus, not following quality assurance standards.In response to these identified barriers, this paper focuses on a call for accredited formal qualifications for capacity development identified in the 2015 United Nations landmark agreements in DRR and CCA and uses the Pacific Islands Region of where this is now being implemented with the launch of the Pacific Regional Federation of Resilience Professionals, for DRR and CCA.A key issue is providing an accreditation and quality assurance mechanism that is shared across boundaries.This paper argues that by using the United Nations landmark agreements of 2015, support for a regionally accredited capacity development that ensures all countries can produce, access and effectively use scientific information for disaster risk reduction and climate change adaptation.The newly launched Pacific Regional Federation of Resilience Professionals who work in disaster risk reduction and climate change adaptation may offer a model that can be used more widely.
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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 | 0,055 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,008 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,082 | 0,022 |
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 ».