Paying for Urban Infrastructure Adaptation in Canada: An Analysis of Existing and Potential Economic Instruments for Local Governments
Notice bibliographique
Résumé
As is the case in many other countries in the Western hemisphere, local governments in Canada have a significant role to play in minimizing the impacts of climate change on their population, economy, and fiscal budgets. Simultaneously, local governments typically experience limited capacity, expertise, and limited financial resources.\nThis report examines a number of instruments that local governments in Canada may use to generate revenues in support of adaptation in general, and in support of the development of climate resilient infrastructure in particular. The report also examines instruments aimed at incentivizing behavioural changes at local levels that may reduce the need for public investments in adaptation, and could thereby reduce the need to generate revenues in support of such investments. The most effective combination of incentives and investments is likely to vary across local governments.\nFor local governments, it is recommended that they: include adaptation in long-term strategic planning using downscaled climate change projections; reduce incremental costs associated with climate change by incorporating adaptation actions into existing municipal processes (e.g., into infrastructure maintenance and replacement programs, or in updates of community plans); act strategically and be creative with the current tools available.\n
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».