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Enregistrement W7135004655

Potential finance solution to climate adaptation projects

2021· article· da· W7135004655 sur OpenAlexaboutno aff
Toke Emil Panduro

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueda
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate Change and Environmental Impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate FinanceObstacleAdaptation (eye)State (computer science)Climate changeGerman
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An obstacle for the implementation of climate adaptation projects is access to<br/>cheap financing. In this report, we review various solutions, all of which have<br/>their advantages and disadvantages. The described financing models can be<br/>combined into hybrids that are adapted to the specific context.<br/>The current financial conditions make it possible to take out very inexpensive<br/>loans. A prerequisite for the loans for climate adaptation projects to be affordable<br/>is that the borrowers are assessed to have a high credit rating. In this<br/>connection, municipalities and the state will ensure high creditworthiness by<br/>guaranteeing the loans. To the extent that municipalities and the utility company<br/>take responsibility for climate adaptation projects, the current financing<br/>option through KommuneKredit is attractive.<br/>The report reviews two foreign financing examples. We show that financing<br/>models in Germany, Canada, and Denmark are very different. For example,<br/>coastal protection in Germany is locked into dike solutions as the federal and<br/>local state funds up to 90 % of sea wall construction. In Canada, municipalities<br/>- and similar administrative entities - can apply for co-financing in funds paid<br/>for by the federal and local governments. Both the German and the Canadian<br/>solutions can serve as an inspiration and as a warning in relation to the developmentof new financing models in Denmark.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,564
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,014

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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