Le coût de l’adaptation aux changements climatiques dans les pays en développement
Bibliographic record
Abstract
Diverses études ont récemment estimé le coût de l’adaptation des pays en développement ; leurs résultats sont fréquemment cités tant dans la littérature académique qu’institutionnelle et jouent un rôle très important dans les négociations climatiques internationales puisqu’ils représentent la seule base objective de discussion. À ce jour, les évaluations fournissent des estimations allant de 4 à 109 milliards de dollars par an ; pareille fourchette reflète très clairement l’état précaire des connaissances actuelles. En effet, en comparaison avec la littérature s’intéressant aux coûts d’abattement des émissions, la recherche sur les coûts de l’adaptation n’en est qu’à ses débuts. D’importantes lacunes persistent dans les études existantes tant en termes de portée (c.-à-d. la couverture de tous les impacts) qu’en termes de profondeur (c.-à-d. la prise en compte de toutes les options d’adaptation). En outre, les coûts additionnels de l’adaptation ont parfois été calculés en appliquant des facteurs de majoration à des fractions d’investissement « sensibles » au climat – ces facteurs étant censés refléter le coût supplémentaire permettant de rendre les investissements résistants aux changements climatiques. Cependant, dans de nombreux pays en développement, de faibles niveaux d’investissement ont conduit à un « déficit d’adaptation » qu’il importe de combler sans quoi les fonds destinés à l’adaptation seront largement insuffisants pour faire face aux défis posés par les changements climatiques anthropiques. Basé sur une revue de la littérature, cet article présente les résultats, les hypothèses sous-jacentes et les limites majeures des principales estimations du coût de l’adaptation pour les pays en développement.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".