A global assessment of policy tools to support climate adaptation
Notice bibliographique
Résumé
Governments, businesses, and civil society organizations have diverse policy tools to incentivize adaptation. Policy tools can shape the type and extent of adaptation, and therefore, function either as barriers or enablers for reducing risk and vulnerability. Using data from a systematic review of academic literature on global adaptation responses to climate change (n = 1549 peer-reviewed articles), we categorize the types of policy tools used to shape climate adaptation. We apply qualitative and quantitative analyses to assess the contexts where particular tools are used, along with equity implications for groups targeted by the tools, and the tools’ relationships with transformational adaptation indicators such as the depth, scope, and speed of adaptation. We find diverse types of tools documented across sectors and geographic regions. We also identify a mismatch between the tools that consider equity and those that yield more transformational adaptations. Direct regulations, plans, and capacity building are associated with higher depth and scope of adaptation (thus transformational adaptation), while economic instruments, information provisioning, and networks are not; the latter tools, however, are more likely to target marginalized groups in their design and implementation. We identify multiple research gaps, including a need to assess instrument mixes rather than single tools and to assess adaptations that result from policy implementation.Key policy insights Information-based approaches, networks, and economic instruments are the most frequently documented adaptation policy tools worldwide.Direct regulations, plans, and capacity building are associated with higher depth and scope of adaptation, and thus more transformational adaptation.Capacity building, economic instruments, networks, and information provisioning approaches are more likely to target specific marginalized groups and thus equity challenges.There are many regions and sectors where certain tools are not widely documented (e.g. regulations and plans in Africa and Asia), representing a key research gap.
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.
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 | 0,090 | 0,146 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,030 | 0,030 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,012 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».