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Enregistrement W2794845780 · doi:10.1016/j.scitotenv.2018.03.234

A framework for identifying and selecting long term adaptation policy directions for deltas

2018· article· en· W2794845780 sur OpenAlexfundno aff
Natalie Suckall, Emma L. Tompkins, Robert J. Nicholls, Abiy S. Kebede, Attila N. Lázár, Craig W. Hutton, Katharine Vincent, Andrew Allan, Alex Chapman, Tuhin Ghosh, Adelina Mensah

Notice bibliographique

RevueThe Science of The Total Environment · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater-Energy-Food Nexus Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research CentreDepartment for International DevelopmentGovernment of the United Kingdom
Mots-clésAdaptation (eye)Environmental resource managementClimate changeInvestment (military)Process (computing)Transformative learningGovernment (linguistics)Environmental planningBusinessPoliticsPolitical scienceEconomicsGeographyEcologyComputer scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Deltas are precarious environments experiencing significant biophysical, and socio-economic changes with the ebb and flow of seasons (including with floods and drought), with infrastructural developments (such as dikes and polders), with the movement of people, and as a result of climate and environmental variability and change. Decisions are being taken about the future of deltas and about the provision of adaptation investment to enable people and the environment to respond to the changing climate and related changes. The paper presents a framework to identify options for, and trade-offs between, long term adaptation strategies in deltas. Using a three step process, we: (1) identify current policy-led adaptations actions in deltas by conducting literature searches on current observable adaptations, potential transformational adaptations and government policy; (2) develop narratives of future adaptation policy directions that take into account investment cost of adaptation and the extent to which significant policy change/political effort is required; and (3) explore trade-offs that occur within each policy direction using a subjective weighting process developed during a collaborative expert workshop. We conclude that the process of developing policy directions for adaptation can assist policy makers in scoping the spectrum of options that exist, while enabling them to consider their own willingness to make significant policy changes within the delta and to initiate transformative 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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0100,008
Science ouverte0,0040,005
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations48
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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