Perception of Climate Change and Farmers’ Adaptation: A Case Study of Poor and Non-Poor Farmers in Northern Central Coast of Vietnam
Notice bibliographique
Résumé
Successful implementation of national climate change agriculture adaptation policy in Vietnam requires rural communities to be able to respond to government programs. Critical players in ensuring this include provincial government officials and local farmers. Program success depends on strong uptake by farmers, which in turn depends on strong understanding of climate change and its agricultural and environmental impacts. Small-scale farming is dominant in Vietnam, and therefore the perceptions of such farmers regarding climate change and variability, necessary farming practice adjustment, and barriers to adaptation are important. However, there has been very little research devoted to understanding the factors that may influence farmers’ responses to climate change in Vietnam. The objectives of this paper are, therefore, to: (i) identify the of understanding and awareness of climate change among small-scale farmers in Vietnam, as it may affect their continuing practice as farmers; (ii) evaluate farmers’ understanding of adaptation to climate change; and (iii) record small-scale farmers’ responses to climate change adaptation, and therefore the capacity for rural communities to respond meaningfully to government climate change adaptation programs. Drawing on interviews of 172 small-scale farmers and six agricultural officers, we find that the majority of the farmers are, indeed, aware of local climate change. Both poor and non-poor farmers hold similar perceptions of changes in local climatic conditions. Importantly, however, these two groups differ significantly in terms of their perceptions and understandings of adaptation measures, barriers to adaptation, and factors influencing decisions. These differences reflect differences in income, financial capacity and education. Adaptation measures taken by poor farmers typically comprise relatively simple and minimal collective actions, and are typically low cost options. These are likely to have relatively low impacts in terms of their efficacy in responding to climate change. Non-poor farmers, on the other hand, tend to adopt more sophisticated responses, which require greater knowledge, skills and investment costs. These farmers are more likely to be able to respond to climate change with greater efficacy.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».