Factors contributing to climate adaptation lag in practice: Insights from local and territorial government interactions
Notice bibliographique
Résumé
Local governments across the globe are facing worsening climate impacts. In response, many decision-makers have initiated processes of planning for climate change adaptation. However, implementation frequently lags in practice. Scholarship exploring adaptation lag often focuses on the role of governance, specifically as it relates to interactions between various common levels of government (e. g., provincial, state, federal). However, there is a dearth of academic literature that targets the relationship between local and territorial governments, particularly in a northern context. To contribute to the narrowing of this gap, we explore the relationship between local and territorial governments in Canada in an effort to shed light on the ways in which government interactions influence progress on adaptation. Specifically, this qualitative study focuses on three local governments (Dawson City, Haines Junction and Whitehorse) in Yukon, a territory in northwest Canada, to explore how enablers and barriers emerge and influence climate adaptation action. Results demostrate that local government decision-makers (e. g., elected officials and senior managers) are eager to adapt. However, challenges impede implementation of adaptation policies in practice. Application of an evolutionary governance lens reveals that path dependencies associated with an awareness of the need to respond to climate impacts facilitate buy-in for adaptation. In contrast, goal dependencies that prioritize mitigation over adaptation stymie momentum on adaptation. Moreover, interdependencies and complex power dynamics related to the local-territorial relationship create unclear roles, further constraining the implementation of adaptation policies in practice. Recommendations geared towards overcoming these challenges are provided.
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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 | 0,016 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,025 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».