Addressing climate adaptation in education, research and practice: the CLiVIA-network
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Climate change and variability are both a developmental and an environmental issue. Adaptation to climate change and variability has gained a prominent place on global and local policy agendas, evolving from mainly climate risks impacts and vulnerability assessments to mainly adaptation action, imposing new defies to higher education (HE). The purpose of this paper is to introduce the Climate Vulnerability, Impact, and Adaptation (VIA) Network (CliVIA-Net), a South American university-based coalition aimed at achieving a science for/of adaptation. Design/methodology/approach CliVIA-Net is a collaborative effort by academic groups from across the spectrum of the natural, social and health sciences focused on improving climate VIA on education, research and practice. In consonance with international literature and practices, the network shifted from a discipline-oriented approach to an interdisciplinary and Earth System Science (ESS)-oriented one. It seeks to advance fundamental understanding and participatory practice-oriented research and to develop a problem orientation question/solving answering methodology. A set of cases studies illustrates how CliVIA-Net faces adaptation and sustainability challenges in the twenty-first century. Findings Focusing on interdisciplinary graduate education, practice-oriented research and problem orientation practice on climate threats which are already threatening the environment, population’s well-being and sustainability, allows for the co-production of knowledge and solutions, as well stakeholders’ buy-in and commitment. Originality/value CliVIA-Net draws upon the results of evolving interdisciplinary approaches on global change and VIA education, the research partnership with stakeholders and decision-makers to develop environmental and health outcomes, e.g. vulnerability indicators and scenario planning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».