Interrogating ‘effectiveness’ in climate change adaptation: 11 guiding principles for adaptation research and practice
Notice bibliographique
Résumé
The Paris Agreement articulates a global goal on adaptation, which aims to ensure an ‘adequate adaptation response’ to the ‘global temperature goal’, and requires countries to report progress through periodic global stocktakes. However, there remain conceptual and methodological challenges in defining an adaptation goal and mixed evidence on what effective adaptation looks like and how it can be enabled. In this review, we demonstrate how different normative views on adaptation outcomes, arising from different epistemological and disciplinary entry points, can lead to very different interpretations of adaptation effectiveness. We argue that how effectiveness is framed will significantly impact adaptation implementation and outcomes. This, furthermore, represents a way of exercising influence in adaptation decision-making. Eleven principles of effective adaptation are distilled as a way to pluralize guidance in international processes such as the Global Stocktake as well as national and sub-national exercises on tracking and monitoring adaptation.
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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 | 0,296 | 0,161 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,171 |
| Communication savante | 0,038 | 0,040 |
| Science ouverte | 0,010 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».