The evolution of empirical adaptation research in the global South from 2010 to 2020
Notice bibliographique
Résumé
This paper applies a scoping review approach to inductively assess the evolution of empirical adaptation research in the global South over the period 2010 to 2020 using, as indicators of the literature, three leading adaptation journals covering different scales of analysis: Global Environmental Change, Regional Environmental Change and Climate and Development. The review confirms that previous calls for an increase in empirical adaptation research have been heeded. Research covers both policy and practice, and also different scales, with a particular focus on agricultural and rural settings. There is significant and growing interest in the determinants of adaptation and adaptive capacity (including the role of barriers and enablers), and a small but growing interest in the role of gender. The overall increase in total publications does not show even geographical or sectoral coverage. Large swathes of sub-Saharan Africa and the Middle East/North Africa remain severely under-researched; and the overwhelming majority of papers focus on rural and agricultural issues rather than cities. This analysis offers tangible evidence to highlight where geographical and thematic gaps exist in our research on adaptation in the global South.
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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 | 0,075 | 0,127 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,021 | 0,034 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».