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Enregistrement W4412210234

Urban Content of NDCs:Local Climate Action Explored Through in-depth Country Analyses. 2024 Report

2024· book· en· W4412210234 sur OpenAlexaff
Nicola Tollin, James Vener, Yu Liu, Patrizia Gragnani, Maria Pizzorni, Bernhard Barth

Notice bibliographique

RevueUniversity of Southern Denmark Research Portal (University of Southern Denmark) · 2024
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change, Adaptation, Migration
Établissements canadiensInnovation Cluster (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAction (physics)Content (measure theory)Environmental scienceGeographyEnvironmental planningMathematics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cities are responsible for approximately 67 per cent of global primary energy consumption and 70 per cent of global greenhouse gas emissions. This significant contribution makes cities essential partners in achieving the goals of the Paris Agreement.<br/><br/>Nationally Determined Contributions (also known as NDCs) are the cornerstone of the Paris Agreement and are the main policy instruments used to indicate national contributions toward global efforts for climate change mitigation and adaptation. It’s essential for countries’ NDCs to reflect urban climate solutions. This report – jointly prepared by UNDP, UN-Habitat and the University of Southern Denmark with support from C40 Cities – analyzes urban content and urban climate strategies in the 194 NDCs submitted by as of 27 June 2023.<br/><br/>This report provides analysis and guidance to policymakers and practitioners working on climate, development and NDCs to: (i) facilitate better understanding of the urban focus in NDCs, (ii) highlight climate challenges and opportunities in cities, (iii) support countries to place cities at the center of their climate ambition, and (iv) provide a unique set of climate data to inform policymaking.<br/><br/>Key findings include:<br/><br/>1. 66 percent of the 194 NDCs contain either a moderate or strong level of urban content, indicating space to place greater emphasis on urban priorities and urban solutions.<br/><br/>2. A large number of NDCs (160) highlight the need for finance to facilitate NDC implementation at the national level, while only 26 included specific requests for finance at the urban level.<br/><br/>3. 47 percent of the NDCs emphasize both adaptation and mitigation in an urban context with the most references to energy, transport and mobility and waste for mitigation, and to infrastructure and water for adaptation.<br/><br/>4. Emphasis on climate hazards is prevalent throughout 89 percent of NDCs; however, only 40 percent of NDCs mentioned climate hazards the urban level despite the climate vulnerability.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,165
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,270
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,091 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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