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Enregistrement W3139019132 · doi:10.46830/wriwp.20.00065

Public International Funding of Nature-based Solutions for Adaptation: A Landscape Assessment

2021· article· en· W3139019132 sur OpenAlexfundno aff
Stacy Swann, Laurence Blandford, Sheldon Cheng, Jonathan Cook, Alan Miller, Rhona Barr

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change, Adaptation, Migration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDirektoratet for UtviklingssamarbeidGovernment of Canada
Mots-clésAdaptation (eye)CommissionClimate FinanceResilience (materials science)Developing countryPolitical scienceBusinessEnvironmental resource managementPublic administrationFinanceEconomicsEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper provides the first assessment of the landscape of public international funding for nature-based solutions for climate adaptation, covering both climate finance and Official Development Assistance (ODA). It seeks to help donor countries, multilateral institutions, and developing countries better understand the current state of funding, and provides recommendations to address barriers that are hindering public donor funding support for nature-based solutions for adaptation. The Global Commission on Adaptation's 2019 flagship report Adapt Now: A Global Call for Leadership on Climate Resilience identified access to finance as one of three key barriers that impede the scaling up of nature-based solutions for adaptation in many countries. This paper shows that the amount of public international funding flowing to nature-based solutions (NbS) for adaptation in developing countries is still relatively small. This paper was produced by World Resources Institute and Climate Finance Advisors in support of the Global Commission on Adaptation.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0110,014
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0120,009
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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.

Tête enseignante Opus0,294
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,102 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations29
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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