Enhancing community resilience to climate change disasters: Learning experience within and from sub‐Saharan black immigrant communities in western Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Enhancing community capacity towards resilience is key to reducing climate disaster risk, especially in Black immigrant communities in Canada. While there are many extreme climate change events occurring, such as hailstorms, floods, snowstorms, forest fires, droughts, and heat waves in western Canada, there is no known study that has explored resilience within sub‐Saharan African immigrant communities to climate disaster risks in western Canada. All these extreme climate change events have devastated Black populations threatening their ability to cope with disaster risks. Following a decolonial phenomenology methodological framework research approach; our study explores sub‐Saharan African immigrant communities' adaptation strategies to address climate disaster risk in western Canada. In this research, our main purpose was to investigate whether community resilience strategies implemented by the two provinces (Saskatchewan and Alberta) meet the unique needs of sub‐Saharan African Immigrants. By exploring local communities' perspectives on climate change, we highlighted the relevance of inclusivity in climate capacity building to reduce disaster risk and cope with climate change‐related disasters in the localities. Our findings revealed that personal experiences with climate change risks significantly influenced communities' strength and resilience and contributed to their resilience strategies. We view this paper as a first step in developing a community‐led climate change resilience research agenda that will have a practical application for the community in the face of climate change in Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».