The Role of Governance in Advancing Climate Change Adaptation Policies: A Comparative Study of U.S. and Global Best Practices
Notice bibliographique
Résumé
Climate Change globally represents the most disturbing challenges necessitating urgent action from the state and NGOs, the private sector and civil societies. Exploring the best global practices in climate change adaptation policies, this study employed Multilevel governance (MLG) Theory and systematic literature review to compare efforts of different countries such as the United States, Canada, France, New Zealand and Germany that have mobilized efforts towards achieving zero-carbon emission. Notably, the Paris Agreement and Greening Government Initiative have encouraged collaboration and innovation among countries to achieve zero-carbon emission in the power, manufacturing and transport sectors. In the United States, the Biden-Harris administration's comprehensive climate change agenda mobilized efforts aimed at achieving significant greenhouse gas reductions by 2030. France’s Low Carbon National Strategy, Canada’s Net-Zero Emissions Accountability Act, and Germany's sectoral emissions further demonstrate the efforts of long-term strategies among countries that are vulnerable to extreme weather conditions such as wildfires, hurricanes and heatwaves. Comparing the United States climate change adaptation policies, it was discovered that while the U.S. federal system empowers states to develop climate change policies it also presents challenges in achieving a unified national strategy. Therefore, this paper emphasizes the importance of synchronizing the federal and state climate change adaptation policies within the U.S. federal system. Likewise, there is a need for citizenship and cross-sectoral inclusivity in climate change governance.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».