Strengthening Climate Resilience Through Urban Policy: A Mixed-Method Framework with Case Study Insights
Notice bibliographique
Résumé
While climate resilience is a growing priority in urban planning, limited attention has been given to the procedural and governance mechanisms needed to effectively integrate resilience into policy development. This study presents a comprehensive policy analysis aimed at enhancing climate resilience, using the city of Kamloops, Canada, as a case study. A policy evaluation framework was developed, encompassing four dimensions and 20 indicators, to assess 11 policies and bylaws in Kamloops. The evaluation yielded a moderate score of 0.559 out of 1, revealing both existing strengths and critical gaps in the city’s climate resilience strategies. Key challenges identified include policy inflexibility, the absence of clear climate adaptation goals, insufficient emphasis on education and research, the lack of long-term projections and risk assessments, and implementation gaps such as unclear timelines, responsibilities, and funding mechanisms. To validate these findings, interviews with city staff from multiple departments provided further insights into governance barriers and opportunities for policy enhancement. Beyond Kamloops, this study offers a scalable and adaptable framework for cities worldwide seeking to integrate resilience into their urban planning policies. By addressing governance and procedural challenges, cities can strengthen their capacity to mitigate climate risks, enhance sustainability, and build long-term urban resilience.
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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 | 0,121 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».