Gender and Resilience to Climate Variability in Pastoralists Livelihoods System: Two Case Studies in Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Recurrent droughts due to climate change has led to vulnerability of the pastoralist communities, leading to loss of assets and food insecurity. Climate change will have different impacts on women and men’s livelihoods. Building resilience at individual, household and community level will largely depend on the suitability of interventions to the local context, particularly in relation to the social dynamics and power relations that create differences in vulnerability. Most of the research have focused on national and regional studies. The impact of climate change will not be uniformly distributed in countries within Africa or within the same country. This specific research focuses on two diverse ecological zones at the local level in the same County of Turkana in north western Kenya: agro-pastoral zone and primary pastoral zone. This paper aims to evaluate women and men’s adaptive capacity to climate variability in Turkana, north-western Kenya. It is evident that increasing resilience can be realised by reducing vulnerabilities and increasing adaptive capacity. The results revealed that agro-pastoralists are more resilient to climate change than primary pastoralists. Male headed household are more resilient than female headed households. Access to basic services is contributing more in the resilience score than assets, gender of house hold head and age. Generally, few families in this region have very high resilience score.
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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 | 0,003 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».