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Enregistrement W3188590808 · doi:10.3390/su13158594

Understanding Preferences for Coastal Climate Change Adaptation: A Systematic Literature Review

2021· article· en· W3188590808 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change, Adaptation, Migration
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilAustralian Government
Mots-clésClimate changeAdaptation (eye)Climate change adaptationEnvironmental resource managementEnvironmental planningEnvironmental scienceOceanographyPsychologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lack of public support for coastal adaptation can present significant barriers for implementation. In response, policy makers and academics are seeking strategies to build public support for coastal adaptation, which requires a deeper understanding of peoples’ preferences for coastal adaptation and what motives those preferences. Here, we conduct a systematic literature review to understand preferences for coastal adaptation options and the factors influencing these preferences. Ninety peer-reviewed publications meet the inclusion criteria. The findings revealed that hard protection options were often the most frequently preferred, likely due to a desire to maintain current shoreline, for the protection of recreational spaces and private property, and a perceived effectiveness of hard protection options. Soft protection, including nature-based approaches, accommodation, and no action were the next most preferred options. Finally, retreat options were the least preferred, often due to strong place attachment. We identify twenty-eight factors that could influence preferences, with risk perception, place attachment, and financial considerations occurring most frequently in the literature. In the conclusion, we outline the most significant research gaps identified from our analysis and discuss the implication for adaptation research and practice.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,899
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,294
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,083 · 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