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Enregistrement W2920423370 · doi:10.1080/19463138.2019.1583234

Are local climate adaptation policies credible? A conceptual and operational assessment framework

2019· article· en· W2920423370 sur OpenAlexaffabout
Marta Olazabal, Ibon Galarraga, James D. Ford, Elisa Sainz de Murieta, Alexandra Lesnikowski

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Urban Sustainable Development · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainability and Climate Change Governance
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesEusko JaurlaritzaEuropean Commission
Mots-clésCredibilityAdaptation (eye)Conceptual frameworkClimate changeEnvironmental resource managementClimate change adaptationEnvironmental planningThe Conceptual FrameworkClimate policyBusinessPolitical scienceProcess managementEconomicsSociologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

After the Paris Agreement that put stronger emphasis on the development of climate change adaptation policies and on the definition of financing mechanisms, there is a patent need to track whether actual planning efforts are proving sufficient. This entails the development of assessment methods and metrics as plans are drafted and actions implemented. To this end, this paper explores the concept of credibility as a critical issue in climate policy and develops an Adaptation Policy Credibility (APC) conceptual and operational assessment framework for helping to allocate public funding and private investments, and for implementing and catalysing climate policy. Through a pilot testing in four early-adopting cities (Copenhagen, Durban, Quito and Vancouver), a clear potential for large-n tracking and assessment exercises of local climate adaptation plans is envisaged. The APC approach might also be useful to guide individual cities that aim to improve their adaptation planning and policy-making processes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,260
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,248 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations122
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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