TUC City Profile: Buenos Aires, Argentina
Notice bibliographique
Résumé
While it is the jurisdiction with the highest per capita gross domestic product (GDP) in Argentina, there are historically marked differences in socioeconomic levels and socio-environmental conditions between the north and the south of the city of Buenos Aires. The effects of climate change are intertwined with those of economic globalization, a process of “double exposure” that disproportionately affects particular social groups and areas in the city. Slums and informal settlements in Buenos Aires are growing in size. Most face significant resource and infrastructure deficits, as well as high flood risk, and are thus highly vulnerable to the effects of a changing climate. Tackling climate change in Buenos Aires requires integrated adaptation and mitigation approaches that put the most vulnerable at the centre. The ongoing socio-urban integration processes in informal settlements represent opportunities to rethink and territorialize climate action from an integrated habitat perspective. Since the early 2000s, Buenos Aires has built a robust track record of climate policy, including a climate change law and three Climate Action Plans (PACs). The city has also long been a hotbed for social movements, with a recent resurgence of “the right to the city,” defined as the right of urban dwellers to build, decide and create the city. This provides fertile ground for climate justice narratives and transformative climate action to take root. More than half of the city’s GHG emissions come from the consumption of grid electricity and fuels in buildings, mostly natural gas. Multilevel and intersectoral articulation of public policies are key to advance the climate agenda at the city level, particularly in light of limited urban authority over the electricity sector. Sustainability transformations in Buenos Aires could also be enabled by strengthening the existing capacity development efforts of particular local actors to raise climate awareness; connecting and amplifying emerging community-led initiatives that showcase transformative climate action; and clarifying financial flows as a way to stimulate climate financing.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,076 | 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 tête enseignante, 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 ».