ORIGINAL ARTICLE Climate change adaptation planning in remote, resource-dependent communities: an Arctic example
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper develops a methodology for climate change adaptation planning in remote, resource-dependent communities. The methods are structured using a vulnera-bility framework, and community members, local stake-holders and researchers are engaged in an iterative planning process to identify, describe, prioritize and pilot adaptation actions. The methods include: (1) analysis of secondary sources of information, (2) community collaboration and partnership building, (3) adaptation planning workshops, (4) adaptation plan development, (5) key informant and com-munity review and (6) pilot adaptation actions. Vulnerability to climate change is assessed in the context of other non-climatic factors—social, political, economic and environ-mental, already being experienced in communities and which influence how climate change is experienced and responded to. Key exposure-sensitivities and related adap-tation options are identified in five sectors of a community: business and economy, culture and learning, health and well-being, subsistence harvesting, and transportation and infra-structure. This organization allows for focused discussions and the involvement of relevant stakeholders and experts from each sector. The methodology is applied in Paulatuk, an Inuit community located in the Inuvialuit Settlement Region (ISR), Northwest Territories (NWT), Canada, and key findings are highlighted. The methods developed have important lessons for adaptation planning in remote, resource-dependent communities generally and contributes to a small but growing scholarship on methodology in the human dimensions of climate change.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,010 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».