Municipal Climate Change Governance: A Pathway to Resilience-Building and Vulnerability-Reduction A Case Study Of Kingston, Ontario
Notice bibliographique
Résumé
In 2019, Kingston became the first municipality in Ontario to declare a ‘climate emergency’. This declaration stimulated further commitments to reduce greenhouse gas emissions and to enhance community resilience to adapt to climate change impacts. The present research aims to evaluate Kingston municipal government’s climate policies to understand strengths, weaknesses, and areas for potential improvement. Formulated upon the analytical frameworks of adaptive governance and political ecology, this qualitative research triangulated content analysis of the documents produced by the City of Kingston with semi-structured interviews with the City officials and social justice advocates whose works are related to climate policies and the most vulnerable population in the face of climate change. The results of this study are summarized through three main arguments. First, adaptive governance and resilience thinking elements are present in Kingston’s climate policies. However, they need to be further and more explicitly developed to shape the policies in future. Second, Kingston emphasizes scientific framing and technical solutions for reducing emissions over the contextual and human security framing and adaptation. Consequently, the idea of climate vulnerability and importance of justice-oriented approach to avoid maladaptation and unintended effects of adaptation on marginal groups is not integrated in its climate change plan so far. Finally, to address this gap, Kingston needs to create a new policy document with a stronger equity and justice orientation within both adaptation and mitigation.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».