Notice bibliographique
Résumé
This book addresses political knowledge of climate change and its relation to labelling people affected by climate change, either as ‘climate refugees’ or as ‘climate change-induced displaced people or migrants’. By questioning the knowledge of climate change and subsequent labelling of people, this book will spark debate in studies of global climate politics and transnational policy networks. Rather than considering the issue of climate change as a given phenomenon, the author explores how the politicized knowledge of climate change has been produced in international negotiations and how that knowledge is transmitted from global forums to local country levels via climate change action plans and resilience projects. This book introduces the concept of multi-scalar knowledge brokers (MKBs) – individual actors who work at multiple levels (local, national, and international) to transmit the knowledge of climate change from global level to local level. The author uses the primary case study of Bangladesh to demonstrate how the dominant actors in global climate politics – the Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), the United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC), and the World Bank, as well as the USA and the UK – interact with the government and local NGOs in Bangladesh regarding transmitting the knowledge of climate change, labelling the uprooted people, and implementing resilience projects. This book will be of interest to students, scholars, and practitioners of international relations, environmental politics, climate change studies, political ecology, political geography, and migration and displacement studies. The Open Access version of this book, available at www.taylorfrancis.com, has been made available under a Creative Commons Attribution-Non Commercial-No Derivatives 4.0 license. Thanks to the support of libraries working with Knowledge Unlatched www.knowledgeunlatched.org
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».