Local planning for climate induced relocation: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Climate change impacts are worsening globally, urging local governments to respond via adaptation. Structural protective adaptation measures continue to be favoured by residents and local decision-makers, while relocation remains a lower priority. Yet, relocation may be the only viable and effective long-term strategy for reducing climate change related community vulnerability. International and national climate policy has started to incorporate content on relocation. However, there is a gap in our understanding of how climate induced relocation is influenced by and considered in local government planning and policy tools. Employing a systematic literature review method, we collected 1261 records, and analyzed 192 peer reviewed articles published between 1980 and 2022 in order to respond to three critical questions: 1) What literature exists on local planning for relocation? 2) How do local planning tools and policies influence the process and outcomes of relocation? 3) What are the knowledge gaps in local planning for relocation? Results reveal that scholarship on local planning for climate induced relocation has grown considerably, with attention paid to resident perceptions of risk and adaptation options, planning tools to implement relocation, relocation outcomes, and factors facilitating and constraining relocation. Included scholarship agrees that rigorous and proactive planning is critical to foster effective and equitable relocation. However, we uncovered a lack of scholarship that provides a comprehensive review of relocation planning processes, particularly in Northern contexts. Additionally, our analysis reveals that less attention is paid to exploring how, and which local planning tools consider and influence relocation.
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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 | 0,020 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».