Getting the Resilience Right: Climate Change and Development Policy in the ‘African Age’
Notice bibliographique
Résumé
Founded on a call to place climate change adaptation and climate risk management at the heart of contemporary development practice, the World Bank’s Africa Climate Business Plan presents an ambitious agenda for coordinating $19bn of loans, grants and investment over the coming decade. The centrepiece of this recasting of development thinking is the notion of resilience, which ties together the various activities proposed under the Plan. Resilience must respectively be strengthened, empowered and enabled in order for African countries to withstand climate change impacts. In this paper we subject this new climate-resilient development discourse to critical scrutiny. Using the theoretical lens of post-politics, we caution how the ill-defined category of resilience is deployed to reinforce a profoundly depoliticising agenda in which climate change is posited as an external threat to an otherwise seamless narrative of African advancement. In so doing, we illustrate how the Bank obscures the contested histories of African development and uses the discourse of climate-resilient development to perpetuate its neoliberal agenda within the continent.
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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 | 0,009 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,025 |
| Communication savante | 0,009 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| 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 ».