Drought Preparedness and Response as if Development Matters: Case Studies from Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Few now question the link between disasters and development. The notion that vulnerability is the root cause of disasters and that it accrues from social processes and human decisions, is no longer contentious. However this convergence has not translated into mainstream practice of either development planning or emergency response communities. Vulnerability analysis and disaster risk reduction remain at the margins. Projects that bridge relief and development do not readily attract donor funding. Some exceptions have been documented. There are development NGOs involved in disaster response, and humanitarian assistance NGOs that have integrated vulnerability reduction in their disaster relief work. This paper adds to this body of literature. Based on field research in two drought prone communities in Kenya it assesses the effectiveness of the efforts of government and NGOs in integrating drought management and long-term development in their community interventions and their impacts on community vulnerability. Key informant interviews complemented review of documents and site visits. The paper concludes that while most initiatives, such as water conservation, livestock rearing, income diversification are successful in reducing short term vulnerability and have the potential for contributing to long-term community resilience, others appear to be creating dependency. They warrant careful study and systematic community involvement in order to develop appropriate and sustainable strategies. Keywords: vulnerability reduction, disaster risk reduction, food relief, disaster preparedness and response
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».