Towards Equitable and Resilient Climate Planning: How Can Scarborough Adapt? Lessons Learned from New Orleans
Notice bibliographique
Résumé
My paper outlines three recommendations—tangible solutions— for more resilient climate justice planning in Scarborough, a large community of the city of Toronto, Ontario. Scarborough is facing challenges of a lower-income population and a higher risk of climate emergencies than other residents of Toronto. My research focused on New Orleans as an example of a place that struggles with equitable and resilient climate adaptation planning. Hurricane Katrina and its aftermath have given scholars and planners significant lessons about climate adaptation planning. Social equity and climate change are not well integrated in planning scholarship and my recommendations are intended to better integrate these important issues. The planning issue addressed in this paper is how to focus on climate change for equity-seeking groups, and how critical this is in achieving meaningful solutions for at-risk groups faced by climate change. The research questions are: 1. In what ways can climate change planning be more equitable and resilient? 2. How can plans, processes, and interventions support equitable and resilient climate change planning? The key debates in this planning issue are 1. How best to undertake climate change adaptation planning in the suburbs, and 2.How to create more equitable climate adaptation plans. This paper is focused on recommendations for just climate adaptation planning for Toronto, and long-term sustainable community development strategies. Through writing this paper, I have sought to understand more deeply how climate adaptation plans and planning can build capacity for climate action simultaneously at both the municipal and higher levels of government. The effects of climate change significantly and disproportionately affect vulnerable groups such as racialized communities and low-income groups who are less able to deal with extreme heat and cold, drought, and flooding. Vulnerable populations are the canaries in the coal mine in terms of climate change, as we already are seeing through displacement and other impacts. My three recommendations are to 1. Facilitate inclusive and meaningful community-based planning, 2. Plan and develop inclusive social infrastructure, and 3. Implement integrated and localized plans; but my overarching question remaining is the governance in the climate planning process, and how local government structures may be the main barrier to local municipal efforts.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,010 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».