Differences in Nature Based Solutions perception and implementation strategies across academic disciplines, an empirical analysis
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates using a survey how disciplinary scholars perceive Nature Based Solutions (NBS) and how they differ in their NBS implementation approach at the local level. Respondents participated in the 2020-2021 , a ten-week course (online from Dec. 3, 2020, to Jan. 26, 2021) with a focus on Disaster Risk Reduction and Water Security. Supported by the United Nations Environmental Program and the Partnership for Environment and Disaster Risk Reduction (PEDRR), a global alliance of UN agencies, NGOs, and institutes, the Winter School Program is delivered via a partnership model between the University of Massachusetts Amherst's School of Public Policy and Department of Economics, McMaster University, and the United Nations University. Aiming to build young professionals' capacity on NBS framing and application potential, the Program focuses on the delivery of conceptual and empirical information on ecosystem-based climate adaptation and disaster risk reduction. The Program represents a knowledge hub and an opportunity to network with scholars, international experts, and practitioners. 40 graduate students from numerous disciplines (e.g. economics, public policy, international affairs, geosciences, engineering, chemistry and physics) have been selected to attend the Program and have participated in a survey to assess how disciplinary scholars perceive NBS and to explore differences in strategies and priorities while implementing NBS within communities. The results of the survey offer lessons about opportunities and possible challenges of interdisciplinary collaborations when implementing NBS.
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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 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».