Bolstering Ontario Land-Use Planners’ Adaptive Capacity for Resilient Climate Change Adaptation through Education
Notice bibliographique
Résumé
For many land-use planners across the province of Ontario, the region that my research examines, the issue has been raised that the adaptive capacity required to effectively and efficiently implement the climate change adaptation strategies and policies that they have been mandated to employ is lacking. Even though the tools and resources are there in abundance, the ability to implement such strategies and policies has been recognized to depend on land-use planners’ understanding of the climate issue at hand and the number of accessible human and technological resources . This is the central argument of this paper. As such, I use this research opportunity to explore how to bolster the adaptive capacity of Ontario’s land-use planner in these ways for a better response to the challenge that climate warming poses. I begin with a brief history of the climate change regime, along with a brief explanation of the climate science behind the warming. I then proceed to discuss the role land-use planning plays in contributing to climate warming, how it can redirect its efforts to reduce our carbon footprint, the challenges land-use planners face when tasked to implement adaptation strategies and how it can be solved through the bolstering of their adaptive capacity using the resilience framework. This is followed by a discussion on the work that the province of Ontario is doing through the BRACE Project to help bolster the adaptive capacity of the land-use planner. Through this research, my objective is to highlight the gap that currently exists in our adaptation efforts where those we depend on to implement these climate change adaptation strategies are lacking in their ability to carry out the work due to their lack of climate change adaptive capacity and how to bolster this through a resilience framework that presents us with a solution – education.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».