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Enregistrement W4313594019 · doi:10.1016/j.isci.2023.105926

Adaptation to compound climate risks: A systematic global stocktake

2023· article· en· W4313594019 sur OpenAlexafffund
Nicholas P. Simpson, Portia Adade Williams, Katharine J. Mach, Lea Berrang‐Ford, Robbert Biesbroek, Marjolijn Haasnoot, Alcade C. Segnon, Donovan Campbell, Justice Issah Musah-Surugu, Elphin Tom Joe, Abraham Marshall Nunbogu, Salma Sabour, Andreas L. S. Meyer, Talbot M. Andrews, Chandni Singh, A.R. Siders, Judy Lawrence, Maarten van Aalst, Christopher H. Trisos

Notice bibliographique

RevueiScience · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueClimate change impacts on agriculture
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesConsortium of International Agricultural Research CentersInternational Development Research CentreGovernment of the United KingdomWorld Bank Group
Mots-clésLivelihoodAdaptation (eye)Affect (linguistics)Climate changeFood securityClimate change adaptationRisk managementEnvironmental resource managementNatural resource economicsBusinessRisk assessmentEnvironmental planningPublic economicsGeographyEconomicsPsychologyEcologyAgricultureBiologyFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article provides a stocktake of the adaptation literature between 2013 and 2019 to better understand how adaptation responses affect risk under the particularly challenging conditions of compound climate events. Across 39 countries, 45 response types to compound hazards display anticipatory (9%), reactive (33%), and maladaptive (41%) characteristics, as well as hard (18%) and soft (68%) limits to adaptation. Low income, food insecurity, and access to institutional resources and finance are the most prominent of 23 vulnerabilities observed to negatively affect responses. Risk for food security, health, livelihoods, and economic outputs are commonly associated risks driving responses. Narrow geographical and sectoral foci of the literature highlight important conceptual, sectoral, and geographic areas for future research to better understand the way responses shape risk. When responses are integrated within climate risk assessment and management, there is greater potential to advance the urgency of response and safeguards for the most vulnerable.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0080,013
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,188 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations111
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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