Lessons from the Implementation of the Sendai Framework for Disaster Risk Reduction from Latin America and the Caribbean
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Over the past decade, Latin America and the Caribbean (LAC) have made progress in implementing the Sendai Framework for Disaster Risk Reduction 2015–2030 (SFDRR). Still, significant challenges remain in assessing its impact. The region’s high levels of inequality and vulnerability to disasters continue to hinder the effectiveness of disaster risk reduction (DRR) efforts. This article emphasizes the importance of a multi-stakeholder approach in SFDRR implementation, particularly the role of regional intergovernmental organizations (IGOs) and networks that promote collaboration among civil society, the private sector, Indigenous peoples, persons with disabilities, youth, and marginalized groups. Despite government efforts to integrate SFDRR into national policies, gaps in stakeholder engagement, resource allocation, and governance limit DRR effectiveness. The article underscores the value of co-production for involving communities to contribute to designing DRR strategies that address their specific needs. Co-produced strategies can bridge the gap between high-level policies and practical solutions by leveraging local knowledge and fostering partnerships. The review of regional networks’ efforts highlights the central role of IGOs in coordinating DRR strategies. These networks help create innovative solutions that empower communities. The article advocates for thinking about the subsequent phases post-SFDRR, drawing on the lessons from the regional networks and calls for more strategic collaborations and experimentation as a model to promote effective governance of DRR by engaging multiple stakeholders to design and pilot locally-driven solutions that can accelerate the implementation of the priorities of the SFDRR to reduce disaster risks in LAC through collaborations that build capacity through action and ensure meaningful engagement.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle