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Enregistrement W4392055043 · doi:10.1080/26883597.2024.2320458

The role of philanthropy in financing climate change mitigation and adaptation in Canada: A systematic literature review

2024· article· en· W4392055043 sur OpenAlexaffabout
Edmund Yirenkyi, Kelly Vodden

Notice bibliographique

RevueLocal Development & Society · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueCommunity Development and Social Impact
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeClimate justicePolitical economy of climate changeClimate FinancePolitical scienceAdaptation (eye)Investment (military)Community engagementClimate change mitigationEnvironmental resource managementPublic relationsEconomicsPoliticsEcologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review examines the role of philanthropy, particularly community philanthropy and community foundations, in financing climate change mitigation and adaptation in Canada. Despite the increasing impact of climate change on the nation and the transition to a greener economy, a noticeable gap exists in comprehensive studies addressing philanthropy’s role in addressing climate change impacts and action, particularly at the community level. The review systematically analyzes prior research on philanthropy’s contribution to funding climate change initiatives in Canada, focusing on community-based efforts. It evaluates existing knowledge, identifies common themes, and addresses limitations in the literature to inform future research. The review reveals that while climate-related investment opportunities are rising due to growing demand and ESG considerations, philanthropic contributions to climate change in Canada remain relatively small. The review emphasizes the importance of community philanthropy and highlights supporting policy engagement, investing in local climate solutions, and addressing environmental justice through community-based efforts.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
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: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,195
Score d'incertitude au seuil0,392

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0160,030
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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