Toward Climate Justice: Resilience and Adaptation Strategies for Vulnerable Developing Countries
Notice bibliographique
Résumé
Toward Climate Justice: Resilience and Adaptation Strategies for Vulnerable Developing Countries Surender Kumar¹, Maureen O'Sullivan², Abhnash K Bains³, Vidya Padmakumar⁴, Silverio Allocca⁵, Gelito Inacio Franco Sululu⁶, Cristiano Carocci⁷, Anu Gauba⁸, Clare Walker⁹, & Progga Parmita Chowdhury¹⁰ ¹ ALA Fellow, Melbourne University, Australia / India, ² Fellow, Oxford Centre for Animal Ethics, University of Galway, Ireland, ³ Ishkama Global Change CIC, London, United Kingdom, ⁴ EcoDiversity Lab, New Hazelton, British Columbia, Canada, ⁵ Researcher & Analyst, Italy, ⁶ National Representative, Commonwealth Youth Climate Change, Mozambique, Africa, ⁷ Political and Cultural Analyst, Italy, ⁸ Principal & Professor, Department of Nursing, GD Goenka University, Gurgaon, Haryana, India, ⁹ Clare Walker Consulting Ltd, England, ¹⁰ Independent Researcher, National University of Bangladesh Abstract Climate change disproportionately affects developing countries due to their limited adaptive capacity, socio-economic constraints, and increased exposure to climate-related hazards. This paper investigates resilience and adaptation strategies through the lens of climate justice, highlighting the importance of equitable and inclusive approaches. Using a secondary research methodology, it synthesizes theoretical frameworks and empirical data from peer-reviewed literature, international reports, and climate finance databases. A quantitative analysis evaluates adaptation investments and their impact on reducing vulnerability, supported by numerical calculations and country-specific case studies. The study concludes with actionable policy recommendations aimed at achieving both sustainability and justice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 0,021 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».