A framework for explaining the links between capacity and action in response to global climate change
Notice bibliographique
Résumé
Although great strides have been made towards a more nuanced understanding of the impacts and causes of global climate change, the ability to design and implement policy responses that engender effective action has remained insufficient. Recent framings of adaptive capacity and mitigative capacity are built upon in this article, and response capacity is introduced as a useful way to integrate adaptation and mitigation within the context of underlying development paths. In tracing the complex and non-linear relationships between response capacity—which represents a broad pool of development-related resources that can be mobilized in the face of any risk—and real policy and behaviour change in response to climate change, the strong influence of manifold socio-cultural factors is revealed. Only through an analysis of these deeper trajectories can the most important barriers to action begin to be addressed. Theories of risk perception are drawn upon to elucidate the complex nature of the relationship between capacity and action. A deeper understanding of these relationships will aid in the design and implementation of adaptation and mitigation policies that more effectively address the multitude of temporally and contextually specific intricacies of human behaviour in response to risks such as climate change. The literatures of institutional genesis and change, sociotechnical systems, social movements, and collective behaviour change theory (to name but a few) are argued to be crucial to an improved understanding of the underlying development paths which influence both capacity and action.
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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 | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,025 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 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 ».