Adaptation strategy for the municipality of La Paz, Mexico: Multicriteria and cost-benefit analysis
Notice bibliographique
Résumé
This paper identifies climate change adaptation measures in the municipality of La Paz, Mexico, based on the results of previous vulnerability analysis.To prioritize the specified measures the GIZ methodology is used base don milticriteria and cost-benefit analysis.The study comprises the following stages, firstly policies and instruments suggested by the academic team, were discussed and slightly modified at a meeting with the representatives of La Paz Municipality.Secondly, a survey was applied to the main directors and employees according to the criteria provided by the GIZ methodology.Thirdly, a Public Consultation Forum was organized with the main stakeholders of La Paz municipality (NGO, Business, professional associations), where the adaptation measures were ranked by thematic and multicriteria approach.This stage complemented the multicriteria analysis and presented the measures that ranked in first places.The last step consisted in the cost-benefit analysis that provided a further ranking to the measures and specified the short-term adaptation strategy for the city of La Paz.The main areas of this strategy are the following: I. Hydric resources; II.Coasts and Tourism; III.Fisheries and biodiversity; IV: Urban Planning and Infrastructure; V. Environmental education and research.Finally, we present the adaptation strategy for La Paz municipality based on the prioritized adaptation measures.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».