Stepping up to the plate: Climate change, faith communities and effective environmental advocacy in Canada
Notice bibliographique
Résumé
There is widespread agreement that the mobilization and coordination of faithinspired actors is essential to maximize the impact of aid and development agencies worldwide (Bergmann 2009; Spencer, White and Vroblesky 2009; World Bank 2011b). Empirical evidence suggests that, in some countries, faith-based organizations (FBOs) provide a large share of the education and health services used by the local population (World Bank 2011c). Over the past decade partnerships have been developed between major development agencies and FBOs. Such assistance is all the more essential in light of climate change, which threatens to undo years of development work undertaken by humanitarian non-governmental organizations (NGOs) (McGray, Hammill and Bradley 2007; World Bank 2009). Climate change makes the vulnerable even more vulnerable, threatening not only livelihoods but more specifically the security and stability of the food systems on which they depend (FAO 2008). Changing precipitation patterns, floods, droughts, increased intensity of storms, sea level rise, and changing disease patterns are already reducing the availability of drinking water, the health and well-being of children, and physical safety among those vulnerable to disaster. Such changes may become even more challenging in the future if dire predictions about “tipping points” hold true (Stern 2007; World Bank 2009).1 Such problems will be particularly severe for those groups that development agencies have long targeted: those with less capacity to adapt, such as those who live in poverty in the Global South (Füssel 2009; IPCC 2007; Lobell et al. 2008; Toulmin 2009). This has led to FBOs being active in both climate change advocacy and project implementation (Mitchell and Tanner 2006; Parris et al. 2009; World Bank 2011a), alongside other development aid agencies and NGOs (McGray, Hammill and Bradley 2007; Mitchell and Tanner 2006; Mitchell and van Aalst 2008; Parris, Lansley and Finnigan 2009).
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».