Four Principles of Transformative Adaptation to Climate Change‐Exacerbated Hazards in Informal Settlements
Notice bibliographique
Résumé
Residents of urban informal settlements are among the most at-risk of climate change-exacerbated hazards. Yet, traditional approaches to adaptation have failed to reduce risk sustainably and equitably. In contrast, transformative adaptation recognizes the inextricable nature of complex climate risk and social inequality, embedding principles of social justice in pathways to societal resilience. Its potential for impact may be greatest in informal settlements, but its application in this context introduces a new set of challenges and remains largely aspirational. To address this missed opportunity, in this focus article we provide clarity on how transformative adaptation can manifest in informal settlements. Although context-dependency precludes the formulation of specific guidelines, we identify four principles which are foundational to its deployment in these settings. Acknowledging constraints, we define levels of achievement of the principles and suggest how they might be reached in practice. Achieving transformative adaptation in informal settlements is complex, but we argue that it is already achievable and could represent a prime opportunity to accelerate the rate of adaptation to build a climate resilient society.
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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 | 0,015 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,068 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».