Conventional approaches to indicators and metrics undermine urban climate adaptation
Notice bibliographique
Résumé
Measurement is essential for effective adaptation management and operation, and indicators and metrics (I&M) have a pivotal role. Surprisingly, systematic efforts to assess advances in the provision of adaptation I&M are scarce, and those that do exist often lack in-depth analysis of the types, characteristics, and applicability of the collected information. Here, we analyse 137 publications and 901 I&M sourced in the scientific literature (2007-2022) to measure adaptation to climate change in urban areas where governments are increasingly placing efforts to prepare populations and infrastructures. A lack of common terminology, standardisation, and guidelines has resulted in a field that is complex to track and understand. This complexity has led to a fragmented methodological landscape, marked by diverse, context-dependent, and occasionally conflicting approaches to the development of I&M. We argue that conventional approaches to I&M are largely inadequate and must better emphasise quantifiability, long-term assessment, and alignment with policy objectives.
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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 | 0,114 | 0,204 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,053 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,028 |
| Communication savante | 0,023 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| 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 ».