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Enregistrement W3006547337 · doi:10.1080/17565529.2020.1723470

The ‘boomerang effect’: insights for improved climate action

2020· article· en· W3006547337 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueClimate and Development · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change, Adaptation, Migration
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésMaladaptationClimate changeUnintended consequencesAction (physics)NegotiationPolitical scienceEnvironmental resource managementEnvironmental planningNatural resource economicsGeographyEcologyPsychologyEnvironmental scienceEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

States have been negotiating climate mitigation actions centred around greenhouse gas emissions for several decades. In the wake of the Paris Agreement, a significant body of research has emerged reflecting on the unintended negative consequences of climate mitigation action. More recently, this research includes a focus on climate adaptation actions. The negative impacts have, together, been labelled ‘maladaptation’. Maladaptation as articulated in the literature takes many forms: e.g. displacement of communities from traditional lands such as forests and pasture, violent conflict at different scales, resource capture by elites. In this article, we argue in support of a careful delineation between local-level side effects of climate action and negative effects reaching back to the state (through different pathways and at different levels). The latter we label ‘boomerang effects’. We illustrate, through several examples, the pathways leading from climate action to local impact to boomerang effect, arguing that careful articulation of policy and program decisions, actions and effects upon the state provide support for improved policy making. Climate action is necessary, and necessarily must be better informed in order to achieve the broadest socio-ecological benefits possible.

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.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,956
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 technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,211 · 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