Building Urban Resilience in the Post-2015 Development Agenda: A Case Study of Harare, Zimbabwe
Notice bibliographique
Résumé
This chapter examines urban resilience building efforts in Harare. The analysis is placed within the urban resilience framework. The Post-2015 development agenda is committed to ‘make cities and human settlements inclusive, safe, resilient and sustainable’ (SDG 11). For this chapter, urban resilience means the ability of a system, entity, community, or person to adapt to a variety of changing conditions and to withstand shocks while still maintaining its essential functions. The four (4) dimensions of urban resilience namely infrastructure, social, economic and institutional resilience are considered. Harare was purposefully selected as it is one of the pilot local authorities under the “Partnership for Building Urban Resilience in Zimbabwe” programme by the UNDP, UNICEF and Ministry of Local Government, whose goal is to improve urban resilience and strengthen the provision of basic social services and Local Economic Development (LED) targeting unemployed youths, women, and vulnerable groups in urban and peri-urban areas (UNDP Urban Resilience Building Programme Document, 2019). The chapter concludes that there are major gaps in urban resilience building in Harare. The City is characterised by under-investment in critical infrastructure, weak urban planning and governance frameworks (including outdated policy frameworks) and lack of climate adaption planning. These factors not only work against urban resilience building, but they also hinder progress towards achieving resilient, inclusive and sustainable urban communities. For effective urban resilience building, Harare needs to prioritise investment in resilient urban infrastructure (water, sanitation, and storm water), research on the vulnerability of cities and towns, internalising global and national frameworks on climate change through climate adaption planning and strengthening urban planning and governance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».