Vulnerability and its discontents: the past, present, and future of climate change vulnerability research
Notice bibliographique
Résumé
The concept of vulnerability is well established in the climate change literature, underpinning significant research effort. The ability of vulnerability research to capture the complexities of climate-society dynamics has been increasingly questioned, however. In this paper, we identify, characterize, and evaluate concerns over the use of vulnerability approaches in the climate change field based on a review of peer-reviewed articles published since 1990 (n = 587). Seven concerns are identified: neglect of social drivers, promotion of a static understanding of human-environment interactions, vagueness about the concept of vulnerability, neglect of cross-scale interactions, passive and negative framing, limited influence on decision-making, and limited collaboration across disciplines. Examining each concern against trends in the literature, we find some of these concerns weakly justified, but others pose valid challenges to vulnerability research. Efforts to revitalize vulnerability research are needed, with priority areas including developing the next generation of empirical studies, catalyzing collaboration across disciplines to leverage and build on the strengths of divergent intellectual traditions involved in vulnerability research, and linking research to the practical realities of decision-making.
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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 | 0,086 | 0,119 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,032 |
| Communication savante | 0,019 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».