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Enregistrement W4313825653 · doi:10.3390/land12010198

Climate Shocks and Local Urban Conflicts: An Evolutionary Perspective on Risk Governance in Bhubaneswar

2023· article· en· W4313825653 sur OpenAlexafffund
Debadutta Parida, Kristof Van Assche, Sandeep Agrawal

Notice bibliographique

RevueLand · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHydropower, Displacement, Environmental Impact
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesUniversity of Alberta
Mots-clésRisk governanceCorporate governanceClimate governanceContext (archaeology)Vulnerability (computing)Climate riskEnvironmental planningPolitical scienceEnvironmental resource managementClimate changeBusinessGeographyEconomicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we explore the complex entanglements between ongoing land conflicts and climate shocks, and their implications for risk governance paths and evolution. We focus on ways in which concepts of shock and conflict can be incorporated into social–ecological systems thinking and applied to risk governance practice in a southern cities context. Through a qualitative inquiry of two slum redevelopment projects in Bhubaneswar city in India, we trace the origin and evolution of conflict around land tenure and eviction in informal settlements, as well as its interaction with local manifestations of climate shocks. Climate policies, as responses to climate shock and intended to mitigate climate risk, are observed as constructed, interpreted, framed, and used strategically by formal actors to further urban development objectives, while the local knowledge systems, risk perceptions, and adaptations are ignored in practice. This study helps to re-think the complexities of climate risk governance in southern urban spaces where multiple risks overlap and interact within the diverse realities of informality and vulnerability. A singular focus on one type of risk, on the formal order to manage that risk, is likely to overlook other risks and opportunities. Hence, shocks are likely to produce more unanticipated effects, conflicts function as the unobserved middle term, and the formal policies and plans to mitigate climate risk contribute to the creation of new risk.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0050,012
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,353 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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