Accredited qualifications for capacity development in disaster risk reduction and climate change adaptation
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
Increasingly practitioners and policy makers working\nacross the globe are recognising the importance of\nbringing together disaster risk reduction and climate\nchange adaptation. From studies across 15 Pacific island\nnations, a key barrier to improving national resilience\nto disaster risks and climate change impacts has been\nidentified as a lack of capacity and expertise resulting\nfrom the absence of sustainable accredited and quality\nassured formal training programmes in the disaster risk\nreduction and climate change adaptation sectors. In the\n2016 UNISDR Science and Technology Conference\non the Implementation of the Sendai Framework for\nDisaster Risk Reduction 2015–2030, it was raised that\nmost of the training material available are not reviewed\neither through a peer-to-peer mechanism or by the\nscientific community and are, thus, not following quality\nassurance standards. In response to these identified\nbarriers, this paper focuses on a call for accredited formal\nqualifications for capacity development identified in the\n2015 United Nations landmark agreements in DRR and\nCCA and uses the Pacific Islands Region of where this\nis now being implemented with the launch of the Pacific\nRegional Federation of Resilience Professionals, for\nDRR and CCA. A key issue is providing an accreditation\nand quality assurance mechanism that is shared across\nboundaries. This paper argues that by using the United\nNations landmark agreements of 2015, support for a\nregionally accredited capacity development that ensures\nall countries can produce, access and effectively use\nscientific information for disaster risk reduction and\nclimate change adaptation. The newly launched Pacific\nRegional Federation of Resilience Professionals who\nwork in disaster risk reduction and climate change\nadaptation may offer a model that can be used more\nwidely.
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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 | 0,001 |
| 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