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Enregistrement W4408419647 · doi:10.1007/s10113-025-02384-y

Building capacities for adaptation planning: moving from needs assessment to action with a multilevel approach

2025· article· en· W4408419647 sur OpenAlexfundno aff
María del Pilar Bueno Rubial, Ignacio Lorenzo Arana

Notice bibliographique

RevueRegional Environmental Change · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Innovations and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésAdaptation (eye)Climate change adaptationNature ConservationAction (physics)Multilevel modelEnvironmental planningEnvironmental resource managementClimate changeEnvironmental scienceComputer sciencePsychologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Impulsouth is an alliance of organizations working collaboratively to increase knowledge and capacities in developing countries to enhance climate action and promote South-South cooperation. The alliance engages in several activities in six countries in Latin America and Africa (the Dominican Republic, Guatemala, Madagascar, Niger, Uganda, and Zambia), including virtual training courses for young climate professionals, a solutions lab to tackle key climate challenges, and action-research conducted by national teams in close collaboration with United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC) national focal points. The goal of this country-specific research is to inform efforts to increase the capacity of each country’s involvement in the Paris Agreement ambition cycle leading up to the UNFCCC Global Stocktake (GST), with a particular emphasis on new change agents (young people and women) and their catalyzing contributions to national climate goals. This paper outlines the findings of the national research teams regarding capacity needs and gaps related to each country’s ability to assess climate impacts, vulnerabilities, and risks with a gender-sensitive approach. The assessment of impacts, vulnerabilities, and risks is the first component of the adaptation policy cycle (APC) under the UN climate change regime and is key to evaluating collective progress toward the Global Goal on Adaptation (GGA) as part of the Global Stocktake.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,745
Score d'incertitude au seuil0,216

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,186
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,125 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
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