Climate Change in Ecuador's Coastal Communities and Mangrove Ecosystems: Local Knowledge, Perceptions, and Priorities
Notice bibliographique
Résumé
Coastal communities in Ecuador – and worldwide – are vulnerable to climate change due to both marine and inland pressures. Studies predict that climatic changes will impact strongly on coastal zones, with particularly negative effects on communities that rely on mangrove ecosystems for their livelihoods. Unfortunately, relatively few studies have determined how these communities perceive climate change and other environmental changes witnessed during their lifetime. This research gathered primary information from two Ecuadorian coastal communities, as well as data from non-governmental organizations, global scientists, government, and national institutes in an effort to discover where information gaps or points of collaboration exist. At the community level, environmental change was often attributed to the drastic effects of the shrimp farm industry, deforestation of mangrove and tropical forests, and El Niño (ENSO) events. Participants mentioned God, a displeased nature, and the climate being loco (crazy) as other factors affecting change. The richness of local ecological knowledge in the communities studied indicates a need for more bottom-up information through monitoring and dialogue around entry points. Addressing vulnerabilities and adaptation requires a focus on the local context and pressing issues of food security, freshwater, pollution, and diminishing fish species which are currently overshadowing climate change as priority issues. Accordingly, collaboration around mangrove restoration may be an effective win-win climate adaptation strategy.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».