Harmonizing Disaster Risk Reduction and Climate Change Adaptation Frameworks for Risk Informed Development Planning in Sub-Saharan Africa: The Case of Uganda and Malawi
Notice bibliographique
Résumé
Increasing impacts of disasters and climate hazards have prompted Africa countries to develop national disaster risk reduction (DRR) strategies with the aim of reducing mortality and other losses. However, disasters still have a significant impact on their populations, their livelihoods, and the infrastructure on which they depend. Furthermore, an increasing understanding of the need to address the root causes of risk has led to calls for greater coherence between strategies that focus on DRR, Climate Change Adaptation and Sustainable Development. There is acknowledgement of the existing implementation gap dividing the policy domains of Climate Change Adaptation (CCA) and Disaster Risk Reduction (DRR) at the national as well as international levels. This paper analyses the gaps and opportunities in design and implementation of policies and practices within the two domains and suggest measures to enhance their collaboration in Malawi and Uganda. Document analysis and interviews with 8 respondents over a period of one month were undertaken to gather the needed information. Fostering conceptual understanding of resilience, joint planning and implementation of similar activities through a common coordination mechanism were found to be essential for achieving coherence across the five thematic areas.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».