Integrative resilience in action: Stories from the frontlines of climate change and the Covid-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Interest in resilience and vulnerability has grown remarkably over the last decade, yet discussions about the two continue to be fragmented and increasingly ill-equipped to respond to the complex challenges that systemic crises such as climate change and the Covid-19 pandemic pose to people, places, and the planet. Institutional interventions continue to lag behind, remaining predominantly focused on technocratic framings of vulnerability and resilience that do not lead to a more robust engagement with the reality of the changes that are underway. This paper provides a blueprint for facilitating intersectional resilience outcomes that ensure that as a society we are not merely surviving a crisis, but are committing to interventions that place equity, solidarity, and care at the center of healthy adaptation and wellbeing. First, it traces the evolution of resilience from a strictly ecological concept to its uptake as a socio-ecological framework for urban resilience planning. Next, it argues that current framings of vulnerability should be expanded to inform interventions that are locally relevant, responsive, and “bioecological.” The integrative resilience model is then introduced in the second half of the paper to challenge the scope of formal resilience plans while providing an entry point for renewed forms of resistance and recovery in the age of neoliberalism-fueled systemic crisis. The three pillars of the model are discussed alongside a selection of scalable and adaptable community-driven projects that bring this approach to life on the ground. By being rooted in lived experience, these innovative initiatives amplify and advance the work of frontline communities who are challenging and resisting the neoliberalization not only of urban governance and resilience, but of wellbeing and (self-) care more broadly.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».