Progress in climate change adaptation in the Arctic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate adaptation is a priority for Arctic regions which are witnessing some of the most rapid warming globally. Studies have documented examples of adaptation responses in the Arctic, but assessments evaluating if and how progress is being made over time remain scarce. We identify and examine adaptation progress in the Arctic using a systematic tracking methodology to compare adaptations documented during 2014–19 to those documented for the period 2004–2013 in a benchmark study by Ford et al (2014). Utilising the peer reviewed literature as out data source, we find no noticeable increase in reported adaptations across the two time periods, with the profile of adaptations undertaken remaining largely the same. The majority of documented adaptations continue to be reported in North America, are being undertaken most often in the subsistence-based hunting and fishing sector, are primarily developed in response to a combination of climatic and non-climatic stimuli, are reactive and behavioural in nature, and are mainly carried out at the individual/community scale. Climate change is observed, however, to have a more prominent role in motivating adaptation between 2014–19, consistent with intensifying climate-related exposures in the Arctic. There is limited evidence in the reported adaptations analysed that potential opportunities and benefits from the impacts of climate change are being targeted. The paper provides a general characterisation of adaptation across the Arctic and how it is evolving, and needs to be complimented in follow-up work by studies using alternative data sources on adaptation and research at national to regional scales.
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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 | 0,008 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».