Powering and puzzling: climate change adaptation policies in Bangladesh and India
Notice bibliographique
Résumé
Abstract South Asia is a region uniquely vulnerable to climate-related impacts. Climate change adaptation in India and Bangladesh evolves using powering and puzzling approaches by policy actors. We seek to answer the question:how do powering and puzzling approaches influence the climate change adaptation policy design and implementation processes in Bangladesh and India?We adopted two strategies to collect and analyze data: semi-structured interviews and discourse analysis. We found that adaptation policymaking is largely top-down, amenable to techno-managerial solutions, and not inclusive of marginalized actors. In Bangladesh, power interplays among ministerial agencies impair the policy implementation process and undermine the success of puzzling. Local-scale agencies do not have enough authority or power to influence the overall implementation processes occurring at higher scales of governance. The powering of different actors in Bangladesh is visible through a duality of mandates and a lack of integration of climate adaptation strategies in different government ministries. The powering aspect of India’s various adaptation policies is the lack of collective puzzling around the question of differentiated vulnerability by axes of social difference. Paradoxically, India has a puzzling approach ofhiding behind the poorin international negotiations. Moving forward, both countries should strive to have more inclusive and equitable adaptation policymaking processes that enable the participation of marginalized populations and represent their anxieties and aspirations. Identifying policy-relevant insights from South Asia using the powering and puzzling approaches can foster adaptation policy processes that facilitate empowerment, the missing piece of the adaptation policymaking puzzle.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,015 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».