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Enregistrement W4387579563 · doi:10.1038/s41558-023-01824-z

A global assessment of actors and their roles in climate change adaptation

2023· article· en· W4387579563 sur OpenAlexaff
Jan Petzold, Tom Hawxwell, Kerstin Jantke, Eduardo Gonçalves Gresse, Charlotta Mirbach, Idowu Ajibade, Suruchi Bhadwal, Kathryn Bowen, A. Paige Fischer, Elphin Tom Joe, Christine Kirchhoff, Katharine J. Mach, Diana Reckien, Alcade C. Segnon, Chandni Singh, Nícola Ulibarrí, Donovan Campbell, Émilie Crémin, Leonie Färber, Greeshma Hegde, Jihye Jeong, Abraham Marshall Nunbogu, Himansu Kesari Pradhan, Lea S. Schröder, Mohammad Aminur Rahman Shah, P. Reese, Ferdous Sultana, Carlos Tello, Jiren Xu

Notice bibliographique

RevueNature Climate Change · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainability and Climate Change Governance
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward IslandUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilConsortium of International Agricultural Research CentersSight Research UKHorizon 2020 Framework ProgrammeUniversität HamburgWorld Bank GroupDeutsche ForschungsgemeinschaftBundesministerium für Bildung und ForschungJoint Programming Initiative Urban EuropeDivision of Civil, Mechanical and Manufacturing InnovationNational Science Foundation
Mots-clésAdaptation (eye)Transformational leadershipClimate change adaptationCorporate governancePolitical scienceCivil societyClimate changeState (computer science)Distribution (mathematics)Environmental resource managementEnvironmental planningPublic relationsBusinessGeographyPoliticsPsychologyEconomicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract An assessment of the global progress in climate change adaptation is urgently needed. Despite a rising awareness that adaptation should involve diverse societal actors and a shared sense of responsibility, little is known about the types of actors, such as state and non-state, and their roles in different types of adaptation responses as well as in different regions. Based on a large n -structured analysis of case studies, we show that, although individuals or households are the most prominent actors implementing adaptation, they are the least involved in institutional responses, particularly in the global south. Governments are most often involved in planning and civil society in coordinating responses. Adaptation of individuals or households is documented especially in rural areas, and governments in urban areas. Overall, understanding of institutional, multi-actor and transformational adaptation is still limited. These findings contribute to debates around ‘social contracts’ for adaptation, that is, an agreement on the distribution of roles and responsibilities, and inform future adaptation governance.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,820

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,271 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations78
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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