External Drivers and Internal Control Factors that Determine the Vulnerability and Response Capacity to Drought of Cattle Producers in the Sierras Del Este Region of Uruguay
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Increased response and adaptation capacity are key elements for coping with climate threats. Cattle producers in the Sierras del Este region are one of several groups that are the most vulnerable to climate variability in Uruguay. Despite this commonality, it is a heterogeneous system, which suggests that strategies to respond to these events are divergent. The objective of this work is to identify and evaluate the vulnerability of cattle producers to drought and determine drought response strategies. A new approach is proposed and focuses on the identification of differential capacities to address the vulnerabilities. In addition, this approach seeks to define groups of similar producers of vulnerability since the design of public policies cannot be developed in isolation. For evaluation, we provided consultations with livestock producers and specialists from which we collected our data. Data was analysed using multivariate statistical analyses. Our results indicated that 69% of the system’s vulnerability variance can be explained by 4 components: the capacity for cattle management, the socio-economic capacity to handle drought, the capacity to generate alternatives to cattle feeding, and the commercial and financial flexibility of the producers. These findings also yielded response groups that, in turn, identified 7 producer groups with significant differences in the available and necessary capacities to respond to drought. This methodological strategy allowed the operationalization of the vulnerability and responsiveness concepts, and the identification of strategies for these events. Additionally, this strategy creates an understanding of the complexity of the system and the variables that contribute to it.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle