Advancing disability-inclusive climate research and action, climate justice, and climate-resilient development
Notice bibliographique
Résumé
Globally, more than 1 billion people with disabilities are disproportionately and differentially at risk from the climate crisis. Yet there is a notable absence of climate policy, programming, and research at the intersection of disability and climate change. Advancing climate justice urgently requires accelerated disability-inclusive climate action. We present pivotal research recommendations and guidance to advance disability-inclusive climate research and responses identified by a global interdisciplinary group of experts in disability, climate change, sustainable development, public health, environmental justice, humanitarianism, gender, Indigeneity, mental health, law, and planetary health. Climate-resilient development is a framework for enabling universal sustainable development. Advancing inclusive climate-resilient development requires a disability human rights approach that deepens understanding of how societal choices and actions-characterised by meaningful participation, inclusion, knowledge diversity in decision making, and co-design by and with people with disabilities and their representative organisations-build collective climate resilience benefiting disability communities and society at large while advancing planetary health.
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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 | 0,054 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,038 |
| Communication savante | 0,017 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,044 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,005 |
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 ».