Resilience to hazards: rice farmers in the Mahanadi Delta, India
Notice bibliographique
Résumé
Developing country deltas are important food producing areas and are home to large numbers of subsistence farmers.In particular, rice farmers dominate the populous deltas of South and Southeast Asia and face frequent climate hazards that have short-and long-term impacts on rice production and livelihoods.The aim of this study is to identify and explain proximal and ultimate factors (land access, cultural practices, and institutional support) that affect rice farmer resilience, that is, to explain why some farmers are more sensitive to climate shocks, why some farmers suffer long-term impacts from climate shocks, and what underlying "ultimate" factors reproduce this vulnerability over time.We undertake this analysis using qualitative interviews and household survey data from two districts in the Mahanadi Delta, Odisha, India.We show that climate hazards cause rice production shocks that are problematic for farmers because rice is predominantly used for household consumption in a context of unreliable off-farm income sources and a lack of insurance and credit.Our research emphasizes that "ultimate" drivers interact with the current mode of rice cultivation to reproduce a low resilience farming state.We argue that agricultural development interventions seeking to make rice farming more resilient to climate hazards should focus on boosting productivity and shock-resistance, but also be cognizant of the system within which rice farming is practiced and the contextual "ultimate" factors that reproduce vulnerability.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».