Climate change adaptation frameworks: an evaluation of plans for coastal, Suffolk, UK
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. This paper asserts that three principal frameworks for climate change adaptation can be recognised in the literature: Scenario-Led (SL), Vulnerability-Led (VL) and Decision–Centric (DC) frameworks. A criterion is developed to differentiate these frameworks in recent adaptation projects. The criterion features six key hallmarks as follows: (1) use of climate model information; (2) analysis metrics/units; (3) socio-economic knowledge; (4) stakeholder engagement; (5) adaptation implementation mechanisms; (6) tier of adaptation implementation. The paper then tests the validity of this approach using adaptation projects on the Suffolk coast, UK. Fourteen adaptation plans were identified in an online survey. They were analysed in relation to the hallmarks outlined above and assigned to an adaptation framework. The results show that while some adaptation plans are primarily SL, VL or DC, the majority are hybrid showing a mixture of DC/VL and DC/SL characteristics. Interestingly, the SL/VL combination is not observed, perhaps because the DC framework is intermediate and attempts to overcome weaknesses of both SL and VL approaches. The majority (57 %) of adaptation projects generated a risk assessment or advice notes. Further development of this type of framework analysis would allow better guidance on approaches for organisations when implementing climate change adaptation initiatives, and other similar proactive long-term planning.
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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 | 0,007 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».