Cultural heritage and risk assessments: Gaps, challenges, and future research directions for the inclusion of heritage within climate change adaptation and disaster management
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cultural heritage shapes our identity, delivers capacities, and exposes vulnerabilities, yet cultural heritage value and vulnerability are largely missing from conventional risk assessments. Risk assessments are a fundamental first step in identifying effective mechanisms for Climate Change Adaptation (CCA) and disaster management. However, by ignoring the influence of heritage, decision makers are limiting their understanding of risk and therefore opportunities vital for building and maintaining local resilience. We present findings from a synthesis of peer‐reviewed literature from the last 15 years on cultural heritage risk assessment for primarily CCA but with wider implications for disaster management. We identify a significant lack of research examining intangible aspects of heritage and their influence on risk and resilience. Across the literature, risk assessments focus largely on exposure in isolation from vulnerability or adaptive capacity and where vulnerability is included there is no consistent definition or criterion. We highlight that the most frequently used methods have minimal engagement with local community values, experience, and knowledge relating to heritage practice and customs. Community engagement is most often associated with ‘professional experts’ rather than members of a local community. Furthermore, the Global South is severely under‐represented with a research bias towards Europe and North America. We recommend an agile approach to future assessments with the adjustment of risk tool research and development to include participatory approaches. Future climate risk frameworks must incorporate community‐scale values to understand the role of cultural heritage in relation to adaptive capacity, vulnerability, and resilience.
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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 | 0,078 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,016 |
| Communication savante | 0,017 | 0,033 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 ».