Closing the Adaptation Gap in Mountains
Notice bibliographique
Résumé
Over 1 billion people are living at the frontlines of climate change in mountain areas, where warming rates outpace the global average and are driving significant changes in environments and ecosystem services. These changes are exacerbating socioeconomic difficulties faced by many mountain communities, and are already intensifying vulnerabilities across mountain areas globally. The situation is indicative of pervasive and consequential deficits in adaptation, and calls attention to the need for a better understanding of existing adaptation efforts, as well as the prospects for increasing the quantity and quality of adaptation action in mountain regions. In response, this MountainAgenda article introduces a conceptual framework for adaptation gaps. It then uses data from 2 major global-scale adaptation reviews to shed light on the nature and true magnitude of the adaptation gap in mountains. It reveals shortcomings in available adaptation options, deficits in the uptake of existing adaptation support, and a general lack of coherence between existing adaptations and keystone global agreements relevant to climate change adaptation. These shortcomings are largely related to soft limits to adaptation that constrain responses across mountain areas. In this article, we provide recommendations for closing the adaptation gap in mountains and suggest that this will require deeply collaborative efforts that are rooted in local needs, aspirations, and ways of knowing, but that are also supported by external capacity building and implementation resources. In many instances, this will resemble a transformative approach to adaptation. The conceptual framework presented here is broadly applicable and can also be utilized to identify and close adaptation gaps in social-ecological contexts beyond mountains.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».