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Enregistrement W2784487675

Overcoming obstacles for disaster prevention: Challenges and best practices from the EU and beyond (Deliverable 2.2)

2017· report· en· W2784487675 sur OpenAlexaff
Kristoffer Albris, Kristian Cedervall Lauta, Emmanuel Raju

Notice bibliographique

RevueResearch at the University of Copenhagen (University of Copenhagen) · 2017
Typereport
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisaster Management and Resilience
Établissements canadiensInstitute on Governance
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeliverableBest practiceEnvironmental planningBusinessComputer scienceProcess managementEnvironmental scienceEngineeringPolitical scienceSystems engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This report is an analysis of the findings and insights drawn from six national reports, as well as a European Union (EU) and global report developed as part of the ESPREssO project ('Enhancing Synergies for Disaster Prevention in the European Union').The analysis serves to highlight common themes and issues across EU countries, with relevant insights from the EU and global levels, concerning three central challenges for successful disaster management in the EU: (1) the integration between climate change adaptation (CCA) and disaster risk reduction (DRR); (2) bridging the gap between science and policy; and (3) strengthening transboundary crisis management in the EU.The purpose of the report is to provide input and insights into the final deliverables in the ESPREssO project.Chapter 3 explores the obstacles and ways forward for the integration between climate change adaptation (CCA) and disaster risk reduction (DRR) in legislation, policies and institutional arrangements.The following issues were identified: weak horizontal and vertical coordination in CCA and DRR governance; lack of capacities of local governments for implementation of CCA and DRR strategies; resource limitations and poor implementation of strategies; lack of funding; political awareness and risk perception; inadequate platforms for stakeholder communication and engagement; unequal attention paid to CCA and DRR; and, conflicting priorities between disaster response and risk reduction.Chapter 4 addresses the problems and potentials for bridging the gap between science and policy for DRR and CCA, in order to strengthen policy-making, the quality and availability of risk assessments, as well as public awareness of hazards, risks and vulnerabilities.The following issues were identified: inadequate platforms and structures for bringing science closer to policy, and the need to build platforms; demand for risk expertise in public institutions; a lack of available risk data on vulnerability; limited scope and outlook of research; low public awareness of disaster risks and climate change impacts; complex scientific terminology; and, new media landscapes.Finally, Chapter 5 concerns the barriers and opportunities for strengthening transboundary crisis management in the EU, looking at existing agreements and arrangements between individual countries regionally, and at the EU level generally.The following issues were identified: isolated national thinking and lack of political will; absence of policies and tools for transboundary crisis management; lack of standardized forms of communication; international cooperation across national government levels; a lack of attention to CCA as a cross-border issue; and, conflicting priorities in environmental resources and DRR.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,001

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 Opus0,256
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,146 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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