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Enregistrement W4385408535 · doi:10.1002/sd.2676

Perspectives of racialized immigrant communities on adaptability to climate disasters following the <scp>UN</scp> Roadmap for Sustainable Development Goals (<scp>SDGs</scp>) 2030

2023· article· en· W4385408535 sur OpenAlexaffabout
Sujoy Subroto, Ranjan Datta

Notice bibliographique

RevueSustainable Development · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisaster Management and Resilience
Établissements canadiensMount Royal UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVulnerability (computing)Disaster risk reductionCommunity resilienceExtreme weatherPsychological resilienceSustainable developmentContext (archaeology)Adaptive capacityEconomic growthSociologyClimate changePolitical scienceGeographyEnvironmental planningPsychologySocial psychologyEconomicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Climate Change‐induced risk events intensify vulnerability and disproportionately affect regions and racialized immigrant communities. Understanding the multiple dimensions of disaster and risk, especially how these are embedded in a broader social‐political context, and translated into risk management strategies, have now been identified as priority areas under Sendai Framework for Disaster Risk Reduction 2015–2030 and UN Research Roadmap for achieving Sustainable Development Goals (SDGs) 2030. Drawing on a relational intersectional approach, this study explores the meanings of climate change disasters and risk reduction strategies from a racialized immigrant community's (i.e., Bangladeshi‐Canadian) lived experiences in Calgary, Canada. From our relational research, we learned that extreme climate events (such as forest fires/wildfires, heat waves, flash floods, severe colds, hailstorms, etc.) are the most common stressors unevenly impacting the household economy, physical health, and mental and psychological wellbeing of the racialized immigrant community in Calgary. The community's compounded vulnerability to disaster risks is further aggravated due to their intersectional positionality and structural inequality (systematic marginalization) rooted in the lack of explicit anti‐racist policy guidelines in Canada. The community members adapt diverse strategies (mostly reactive) based on their family income, severity and frequency of the exposure to risks, social support system, geographic location (residence), cultural practices, and involvement with community networks. While proposing solutions, they suggested that community‐engaged tailored disaster intervention strategy could play an instrumental role in addressing social vulnerability (determinants) and enhancing adaptive capacity at the local level. Moreover, this study calls for a more holistic account of the differential vulnerability context to better understand the structural root causes and emphasizes that upscaling land‐based practices and knowledge transmission, ensuring deliberate participation of visible minorities, fostering collective action and integrating local community associations into all stages of disaster management should be the priority for the state agencies to support long‐term resilience.

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)0,004
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 enseignants0,295
Score d'incertitude au seuil0,587

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0270,011
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,008
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations15
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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