Documenting the state of adaptation for the global stocktake of the Paris Agreement
Notice bibliographique
Résumé
Article 7, paragraph 14 of the Paris Agreement to the United Nations Framework Convention on Climate Change commits Parties to create a five yearly assessment of observed adaptation to track progress and enable appropriate future commitments through the Nationally Determined Contributions and National Adaptation Plans. No large‐scale study exists that shows the types of adaptation, the spatial distribution of types of adaptation, and the numbers of people engaging in that adaptation. To address this gap, and to feed into debates about the modalities for the global stocktake, in this paper we propose a new “stocktaking” approach to document the spectrum and prevalence of observed adaptation over large scales. The four‐step stocktaking approach focuses on: (a) obtaining consensus on the objectives of adaptation; (b) agreeing the sources of evidence; (c) agreeing the search method; and (d) categorizing the adaptations. By focusing on documenting rather than evaluating adaptation, the simple approach avoids some of the adaptation heuristic traps. With guidance to countries on how to operationalize, this approach could improve the transparency of adaptation data collection and analysis, ensure comparability of findings across space and time, and inform the Adaptation Communications (Article 7.10)—a prerequisite to strengthening future ambition commitments within the Paris Agreement. This article is categorized under: Policy and Governance > International Policy Framework Vulnerability and Adaptation to Climate Change > Institutions for Adaptation
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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 | 0,118 | 0,147 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,016 |
| Communication savante | 0,022 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».