Extreme events and climate adaptation‐mitigation linkages: Understanding low‐carbon transitions in the era of global urbanization
Notice bibliographique
Résumé
Abstract It has become increasingly clear that cities will have to simultaneously undertake both adaptation and mitigation in response to accelerating climate change and the growing demands for meaningful climate action. Here we examine the connections between climate mitigation and climate adaptation, specifically, between low‐carbon energy systems and extreme events. The article specifically addresses the question, how do responses to extreme climate risks enhance or limit capacity to promote city‐level greenhouse gas (GHG) mitigation? As a step toward answering this question, we present a framework for considering windows of opportunity that may arise as a result of extreme events and how these windows can be exploited to foster development and implementation of low‐carbon energy strategies. Four brief case studies are used to provide empirical background and determine the impact of potential windows of opportunity. Some general conclusions are defined. In particular, the existing energy system structure is an important determinant of impact and potential for energy transitions. Well‐developed and articulated governance strategies and ready access of effective and economically efficient alternative energy technology were key to transitions. However, prospects for inequity in development and implementation of low‐carbon solutions need to be considered. Finally, exploiting windows of opportunity afforded by extreme events for developing low‐carbon economy and infrastructure also can provide resilience against those very events. These types of responses will be needed as extreme events increase in frequency and magnitude in the future, with cities as primary sites of impact and action. This article is categorized under: Vulnerability and Adaptation to Climate Change > Learning from Cases and Analogies
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».