Design thinking to avoid maladaptation in building climate change resilience of urban areas
Notice bibliographique
Résumé
Adaptation of settlements to the climate change effects is an urgent task for researches and multiple stakeholders interested in efficient functioning of urban systems and safety of residents. The development of adaptation plans is complicated due to lack of certainty about the results of these actions. From the other hand, cases of maladaptation are already numerous, which is why this research was aimed at defining the principles of adaptation planning, which help to avoid the risks of maladaptation. The case of the joint project developed by Master students from Canada, Iceland and Latvia for the rehabilitation of the abandoned industrial facility in the centre of Kyiv, Ukraine, was used to analyse the drivers of maladaptation and suggest the principles of efficient implementation of climate adaptation into city development initiatives. The method of multi-criteria evaluation was used to compare possible post-rehabilitation projects and determine the role of selected factors if raising probability of maladaptation. The weight of factors, affecting the choice of the alternative, was set involving developers, specialists with the experience of designing adaptation plans, non-governmental organisations and researchers. The recommendations for the mitigation of the maladaptation risks in designing adaptation plans were developed and used to reconsider the results of the joint project and abandon the alternative prone to maladaptation. It was shown that climate issues should be considered as a separate category and target instead of including it into the broad category of environmental protection. Evaluation highlighted the importance of design thinking and system structure analysis for the multidisciplinary teams working on the urban development, involving adaptation actions. The results of the research are applicable for preparation of project groups, working on urban development and post-war-reconstruction, to guarantee efficient implementation of climate adaptation needs and prospects in corresponding plans
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».