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Enregistrement W4395036355 · doi:10.3389/fclim.2024.1392033

Challenges for climate change adaptation in Latin America and the Caribbean region

2024· article· en· W4395036355 sur OpenAlexfundno aff
Tereza Cavazos, María Laura Bettolli, Donovan Campbell, Roberto Sánchez-Rodríguez, Michelle Mycoo, Paola A. Arias, Juan Antonio Rivera, Michelle Simões Reboita, Carla Gulizia, Hugo G. Hidalgo, Eric J. Alfaro, Tannecia S. Stephenson, Anna A. Sörensson, Ruth Cerezo‐Mota, Edwin Castellanos, Débora Ley, Roché Mahon

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Climate · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesVicerrectoría de Investigación, Universidad de Costa RicaUniversidad de Costa RicaCentro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada, Baja CaliforniaConsejo Superior Universitario CentroamericanoInternational Development Research Centre
Mots-clésLatin AmericansClimate changeClimate change adaptationAdaptation (eye)GeographyClimatologyPolitical scienceGeologyOceanographyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The limited success of international efforts to reduce global warming at levels established in the Paris Agreement, and the increasing frequency and strength of climate impacts, highlight the urgent need of adaptation, particularly in developing countries. Unfortunately, current levels of adaptation initiatives are not enough to counteract the observed impacts and projected risks from climate change in Latin America and the Caribbean (LAC). In this paper, we review and highlight relevant issues that have limited the capacity to transform climate knowledge and parties’ ambitions into action in the region. Current vulnerabilities and climatic impact-drivers in LAC are diverse, complex, and region-specific and their effects are expected to be exacerbated by climate change. However, the advancement of regional and domestic climate agendas has been hindered by scientific gaps, political support, institutional capacity, and financial, technical, human, and economic limitations that are common to many LAC countries. Transforming climate data into multidimensional metrics with useful thresholds for different sectors and understanding their contribution for feasible adaptation strategies are delayed by regional and local conundrums such as lack of inclusive governance, data availability, equity, justice, and transboundary issues. We discuss ways to move forward to develop local and regional climate resilient development actions and a more sustainable future in LAC. The climate science community in LAC needs to strengthen its local, national, and international connections and with decision/policymakers and society to establish a three-way engagement by proposing suitable adaptation actions and international negotiations to reduce the risks and vulnerability associated with climate extremes, climate variability and climate change in the region. The discussions and insights presented in this work could be extrapolated to other countries in the Global South.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,888
Score d'incertitude au seuil0,385

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,200 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations34
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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