Building Climate Solutions Through Trustful, Ethical, and Localized Co-Development
Notice bibliographique
Résumé
The Small Island Developing States (SIDSs) in the Latin American and Caribbean region remain among the most vulnerable to climate change, as increasingly frequent and severe disasters threaten infrastructure, human life, and progress toward the Sustainable Development Goals. Addressing these risks requires urgent regional and localized approaches grounded in coordinated climate risk assessment, anticipatory action, and Earth observation science-informed modeling with key support from a strong global community of practice. However, barriers remain to achieving local adaptation measures, including global action measures that conclude before local uptake of climate resilience practices are realized, reinforcing cycles of project impermanence. In this paper, we detail a Jamaica-focused case study that articulates such barriers impeding science and data-informed disaster risk reduction strategies, policies, and durable project implementation. The case study was a longitudinal co-development initiative led by a team of Jamaican and international interdisciplinary, cross-sector experts on climate-related disasters in SIDS. Using principles of co-design, discourse analysis, and systems thinking, the study underscores the need for a place-based framework that centers relevant sectors of society and often-marginalized voices as foundational to bottom-up climate resilience. The resulting Relationship and Place-Based Framework offers a model for localized climate science and technology development and ethical international collaboration for climate action that emphasizes local ownership and self-determination, as bottom-to-top feedback loops are key for managing multi-hazard dynamics and residual risks.
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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 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,027 |
| Communication savante | 0,015 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,027 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».