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Enregistrement W4415812878 · doi:10.3390/cli13110228

Enablers, Barriers and Systems for Organizational Change for Adopting and Implementing Local Governments’ Climate Mitigation Strategies: A Systematic Literature Review

2025· article· en· W4415812878 sur OpenAlex
Mark Goudsblom, Amelia Clarke

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueClimate · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueSustainability and Climate Change Governance
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeSystematic reviewClimate change mitigationPolitical economy of climate changePopulationSustainabilityLocal governmentRisk management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

By 2050, the global population will be predominantly living in urban areas, and climate change mitigation planning will be crucial for addressing the climate emergency. Local governments are well-positioned to lead in adopting effective climate mitigation strategies. This systematic literature review examines the barriers, enablers, and systems that local governments will need to consider when implementing climate mitigation and strategies. A search across Scopus, Web of Science, and ProQuest databases yielded 411 results, from which 28 articles were selected for detailed analysis. Using Covidence and NVivo 14 software, the study employed a combination of deductive and inductive coding to identify key themes. The study identified themes specific to enablers, such as technology, collaboration, leadership, and management culture, as well as barrier themes, including short-term thinking, uncertainty avoidance, lack of knowledge among decision-makers, resource shortages, and organizational challenges. The findings underscore the importance of addressing organizational issues and allocating appropriate resources to bolster local-level systems change in support of climate change mitigation efforts.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,525
Score d'incertitude au seuil0,730

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,250 · 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