Measuring Progress on Climate Change Adaptation: Lessons from the Community Well-Being Analogue
Notice bibliographique
Résumé
While research on assessing climate change adaptation (CCA) activities is in the nascent stage of development, measuring similar endeavours within the community well-being (CWB) field is well established across Canada and internationally through the use of indicators and associated measures. CCA activities are an important part of building resilience to climate-induced natural disasters, and reducing secondary hazards arising from damage to critical infrastructure and other essential facilities. This study evaluated the CWB analogue to provide lessons for the measurement of progress and adaptation to climate change at the municipal level. Since the impacts of climate change are experienced at the local scale and effective CCA is thought to require local scale engagement and targeted action, municipal scale measurement is key to understanding CCA progress. Research involved an extensive review of CWB models and key informant interviews conducted with key Canadian municipal and international authorities who are leaders in spearheading CWB initiatives. In the paper we outline the major CWB models, our findings from the CWB analogue and the lessons learned for CCA measurement. In particular, we suggest that early engagement and participative processes, flexible and adaptable measurement tools, careful consideration of data requirements, mainstreaming CCA measurement into ongoing activities and the de-siloing of expertise will be important for the success of CCA measurement activities at the municipal scale.
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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 | 0,031 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,016 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».