Climate change adaptation in conflict-affected countries: A systematic assessment of evidence
Notice bibliographique
Résumé
People affected by conflict are particularly vulnerable to climate shocks and climate change, yet little is known about climate change adaptation in fragile contexts. While climate events are one of the many contributing drivers of conflict, feedback from conflict increases vulnerability, thereby creating conditions for a vicious cycle of conflict. In this study, we carry out a systematic review of peer-reviewed literature, taking from the Global Adaptation Mapping Initiative (GAMI) dataset to documenting climate change adaptation occurring in 15 conflict-affected countries and compare the findings with records of climate adaptation finance flows and climate-related disasters in each country. Academic literature is sparse for most conflict-affected countries, and available studies tend to have a narrow focus, particularly on agriculture-related adaptation in rural contexts and adaptation by low-income actors. In contrast, multilateral and bilateral funding for climate change adaptation addresses a greater diversity of adaptation needs, including water systems, humanitarian programming, and urban areas. Even among the conflict-affected countries selected, we find disparity, with several countries being the focus of substantial research and funding, and others seeing little to none. Results indicate that people in conflict-affected contexts are adapting to climate change, but there is a pressing need for diverse scholarship across various sectors that documents a broader range of adaptation types and their results.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».