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Enregistrement W2779259658 · doi:10.1016/j.envsci.2017.12.010

Changing climate policy paradigms in Bangladesh and Nepal

2017· article· en· W2779259658 sur OpenAlexfundno aff
Sumit Vij, Robbert Biesbroek, Annemarie Groot, Katrien Termeer

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Policy · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change, Adaptation, Migration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCenter for Advanced Study, University of Illinois at Urbana-ChampaignInternational Development Research CentreGovernment of the United Kingdom
Mots-clésMainstreamingClimate changePolitical scienceGovernment (linguistics)Disaster risk reductionAdaptation (eye)Climate change adaptationPolitical economy of climate changeEnvironmental resource managementEnvironmental planningBusinessGeographyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this article is to explain and compare the changes in climate policy paradigms (CPPs) of Bangladesh and Nepal. Climate policies are shaped by the underlying CPPs that refer to a dominant set of prevailing and institutionalized ideas and strategies to reduce the impacts of climate change. We focus the analysis on the timeframe between 1997 and 2016, using policy documents (n = 46) and semi-structured interviews (n = 43) with key policy actors. We find that in both countries several CPPs have emerged: disaster risk reduction, climate change adaptation, mainstreaming, and localized action for adaptation. In Bangladesh, specific policy goals and instruments for each CPP have emerged, whereas in Nepal the government has been struggling to develop specific policy instruments to implement the paradigms. We conclude that competing CPPs currently exist which creates diversified policy responses to climate change impacts in both countries. This ‘layering’ of different CPPs can be attributed to drivers such as unstable political situation, lack of financial support, influence of national and international non-governmental organizations and global policy frameworks. The findings in our study are relevant to further discussions on how to design future climate policy responses to adapt to climate change.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0050,006
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations83
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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