Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,014 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».