Climate Change and Rural Livelihoods in the Lawra District of Ghana. A Qualitative Based Study
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is a growing threat to the world's poorest and most vulnerable living in rural areas. The impacts of climate change challenge efforts to reducing poverty and hence, will require new approaches to focus development programming on the changing realities of the world. Understanding how the impacts of climate change affect the people, and their knowledge and experience in coping with it will assist in identifying appropriate strategies for adaptation to it. This paper thus examined the impacts of climate change on livelihoods of rural communities in the Upper West region of Ghana and the challenges posed to efforts at reducing poverty in the area. Discussions on vulnerability to climate variability and adaptation issues in this paper focused on evidence observed by 10 communities in the Lawra District. Adopting a qualitative approach, ten focused group discussions were organized to gather data. Specific issues discussed surrounded evidence of climate change in the communities, its impacts, underlying causes of vulnerability to climate and coping strategies employed by community members. Based on the discussions, the paper recommends the need to develop and intensify effective institutional mechanisms to facilitate community adaptation measures, awareness raising (creation) on anti-environments practices in communities, institution of bye and customary laws to regulate human anti-environmental activities, and the implementation of adaptation projects to aid communities cope with the major impacts of climate change in the district and world at large.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,004 |
| 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) | 0,003 | 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 ».