Factors Explaining Municipal Climate Adaptation: Insights from Two Assessments of over 100 German Cities in 2018 and 2022
Notice bibliographique
Résumé
Climate adaptation is becoming increasingly important for municipalities. Yet, key questions remain about why they engage with this agenda, particularly at different stages of the adaptation cycle and over time. This study examines how 17 different factors, grouped into four principal components (city size & scale; land use & compactness; socio-economics; and regional climate & exposure to extreme weather), influence municipal adaptation activities. It examines how these variables played out in 104 German cities, using the results of two assessment frameworks: one analysed municipal adaptation activities across five dimensions in 2018, while the other mapped them against three dimensions in both 2018 and 2022. Regression analysis indicates that larger, more compact and more exposed cities are generally more active in adaptation, whereas socio-economic factors have a minimal impact. City size & scale shows significant effects consistently across all assessment dimensions. All four components, including socio-economics, influence adaptation plan-related dimensions, whereas implementation of adaptation measures is primarily shaped by land use & compactness. The influence of city size & scale and regional climate & exposure declined between 2018 and 2022, suggesting a policy diffusion process. These findings reveal different nuances in factors influencing municipal adaptation, highlight the importance of including implementation in assessments of adaptation, and echo calls for further research into causal mechanisms and longitudinal studies.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».