Vulnerability to Environmental Risks and Effects on Community Resilience in Mid-West Nepal and South-East Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
Nepal and Pakistan face a triple challenge of political instability, weak governance and vulnerability to climate change. Communities are highly vulnerable to floods, landslides and droughts. However, the reasons for their vulnerability are complex and differ from location to location. This study has two objectives. First, we analyze and compare the vulnerability of communities to environmental risks in three districts of Nepal with communities in three districts of Pakistan. While we address environmental exposure and sensitivity, the main focus is placed on adaptive capacity including obstacles to adaptation and maladaptation. Second, we explore how the resilience of communities is affected by the combination of environmental risks and weak governance. To identify common and different attributes between and within the two research regions, we apply a comparative conceptual framework to guide the community level case study research conducted in 2011 and 2012 in the Banke, Dang and Rolpa districts of Nepal, and the Badin, Karachi and Thatta districts of Pakistan. We interviewed a total of 288 respondents, including community members and key informants. Our findings suggest that poor governance is a central obstacle to adaptation in both countries but driven by different factors. Examples of maladaptation to climate change risks include provision of rice which undermines the production of traditional crops in Nepal and a water project in Pakistan exposing local communities to floods. The challenge is to improve relations between governance providers and local communities while addressing consequences of environmental risks, including migration and conflict.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».