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Enregistrement W4312628059 · doi:10.5751/es-13630-270428

Challenges and prospects of Local Adaptation Plans of Action (LAPA) initiative in Nepal as everyday adaptation

2022· article· en· W4312628059 sur OpenAlexvenueno aff
Rajiv Ghimire, Netra Chhetri

Notice bibliographique

RevueEcology and Society · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change, Adaptation, Migration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdaptation (eye)Context (archaeology)Local adaptationClimate changeEnvironmental resource managementPoliticsClimate change adaptationPolitical sciencePsychological resilienceStressorAdaptive capacityEnvironmental planningBusinessSociologyGeographyEcologyPopulationEconomicsPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Impacts of climate change, manifested in different forms, are integrally linked with context-specific socio-economic, political, and environmental stressors. Dealing with climatic risks, in most parts, requires understanding these mundane location-specific stressors exacerbated by climate variability and change. In large part, the discussion about dealing with impending threats from climate change has relied on policy objectives hatched at the global and national levels. Despite the fact that these policy objectives are responsible for a wide range of actions at the local levels, they often struggle to incorporate the voices of local communities. With the goal of integrating bottom-up and top-down approaches in climate adaptation and connecting them to local development, the Local Adaptation Plans of Action (LAPA) initiative in Nepal makes a promising case. However, little is known about the institutional barriers and enablers of local adaptation initiatives and how they are affected by the political nature of climate adaptation. Using Nepal's LAPA as a case study and relying on a preliminary field visit, analysis of LAPA documents, and interviews with stakeholders, we reveal several obstacles local communities face that limit their ability to adapt. These obstacles include regular challenges such as insufficient financial resources and the lack of implementation support, to more specific ones such as less recognition of local knowledge and power differences among institutions and between local-level stakeholders having varying interests, power, and views. Our results show gender-based differences on a few key issues. By building on the local knowledge, enhancing local capacity, and by fostering interaction among different actors having unequal power relationships, local efforts such as LAPA can increase the ownership of adaptation policy objectives both at global and local levels. Most importantly, this paper reveals the struggle in linking identified options for dealing with climate change with everyday practices of managing risk and uncertainty.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,006
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,149
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,177 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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