Climate adaptation approaches and key policy characteristics: Cases from South Asia
Notice bibliographique
Résumé
This paper analyses and assesses how existing policies and approaches in South Asia consider long-term climate change adaptation. Presently, it is unclear what approaches are used in the existing policies to cope with the future climatic changes. Our research framework consists of two components. First, we identify and define key characteristics of adaptation policy approaches based on a review of scientific journal articles. The key characteristics identified are institutional flexibility, adaptive nature, scalability and reflexivity. Second, we analyse the presence of these characteristics in the climate change adaptation policies of Bangladesh, India, Nepal, and Pakistan. Our findings show that the four South Asian countries contribute to only 8% of the total journal articles on adaptation policy, with least papers representing Pakistan and Nepal. Reviewing the adaptation policies, we find that except for the Climate Change Policy of Nepal, none of the policies discusses transboundary scale adaptation approaches. The identified adaptation policies lack focus on shared transboundary resources between the countries, and instead focus at national or sub-national scale. This is reflected by relatively low scores for the scalability characteristic. All the countries show high scores for institutional flexibility, suggesting that changing roles and responsibilities between government agencies for adaptation planning and implementation is accepted in the four countries. We conclude that to prevent a loss of flexibility and to promote scalability of shared transboundary resources, policy approaches such as anticipatory governance, robust decision-making, and adaptation pathways can be useful for long-term climate change adaptation.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».