Thematic analysis and characterisation to support climate vulnerability assessments of cultural World Heritage
Notice bibliographique
Résumé
• Climate change is affecting all types of World Heritage properties. • Comprehensive assessment of impacts for all individual sites is challenging. • This framework systematically groups properties based on their cultural values. • The novel thematic analysis methodology is demonstrated for sites in south Asia. • Understanding climate vulnerability can inform practical management strategies. Climate change is ubiquitous and progressively more evident than other threats, affecting all types of World Heritage. However, comprehensive assessments of climate impacts upon all individual heritage properties are improbable given the extent and urgency of the challenge. Grouping properties by their similar values, common threats and/or geographic co-location is one approach to accelerate the evaluation of climate risk. This paper develops and demonstrates a thematic analysis methodology for grouping properties into themes and sub-themes based upon their similar cultural heritage characteristics. Defining thematically representative groups of properties can inform and facilitate assessments of climate vulnerability of properties with similar values, as well as enabling strategic networks of site managers whose responsibilities include managing similar threats. The Indian Subcontinent was selected for this analysis due to the variety of cultural World Heritage properties spread over a range of natural settings and climatic regions. The 49 properties analysed include some that are widely recognised (e.g., Taj Mahal, Red Fort Complex), as well as other lesser known but no less significant cultural locations. The framework developed here is a valuable standalone tool for decision making providing a practical management strategy that can aid policy and practice; however, it also contributes to a broader understanding of the climate vulnerability and risk to cultural heritage. Eight cultural thematic groups developed here were standardised and validated against existing international cultural heritage categories to ensure transferability to other geographical and heritage regions. Within these, 71 sub-themes were identified that reflect region-specific heritage aspects. Beyond climate-change applications, the thematic framework and outcomes have potential to influence heritage management more broadly.
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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 | 0,019 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».