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Enregistrement W3195653965 · doi:10.3389/fenvs.2021.642385

Path Dependency and Future Adaptation of Coastal Cities: Examples From the Asia-Pacific

2021· article· en· W3195653965 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

RevueFrontiers in Environmental Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change, Adaptation, Migration
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilAustralian Government
Mots-clésAdaptation (eye)Dependency (UML)Path dependencySustainabilityPoliticsDependency ratioPath (computing)Asia pacificClimate changeEconomic geographyEnvironmental resource managementKey (lock)Climate change adaptationPath dependenceGeographyEnvironmental planningPolitical scienceComputer scienceEconomySociologyEconomicsEcologyComputer securityPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The need for Asia-Pacific coastal cities to adapt effectively and sustainably to accelerating (relative) sea-level rise is growing. If such adaptation does not occur in a timely manner, then it could result in socio-economic problems that will reverberate throughout the region. Using examples of coastal Asia-Pacific cities that are characterised by contrasting geographical settings and cultural contexts, this study argues that the main barrier to such adaptation is path dependency. In this sense, path dependency is a legacy of past decisions that have been influenced by topography, economic goals, and the cultural-political characteristics of key decision-making groups. These path dependencies manifest as various adaptation preferences, which to date have been dominated by hard engineering solutions. In an era of accelerating climate change there is now a need to seek alternatives to in-situ urban growth. This paper argues that an understanding of a city’s path dependency is key to optimizing the effectiveness of future 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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,419
Score d'incertitude au seuil0,666

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,206 · 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