Whose knowledge matters in climate change adaptation? Perceived and measured rainfall trends during the last half century in south‐western Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
Parts of eastern Africa have experienced substantial climatic variability and extremes during the last few decades. Here we explore the extent to which local place‐based knowledge is used and is relevant to understanding and appropriately responding to place‐based climate variability and change (specifically rainfall) in an area of considerable rainfall variability in south‐western Tanzania. Primary data were collected using focus group discussions and household questionnaire surveys, and secondary data obtained from government institutions. Various changes associated with the frequency, intensity and consistency of rainfall during the period 1960 to 2014 are explored. Findings indicate that knowledge and perceptions associated with climate operate at a local level, and that these are not necessarily applicable to neighbouring regions. Smallholder farmers in the Great Ruaha River Sub‐Basin rely on incremental adaptations of agricultural practices, in response to climatic stresses which have long‐term implications. We argue that incremental adaptations ought to be supplemented by more transformative changes of existing agricultural practices, such as using more climate‐adapted crops and livestock. Moreover, caution is required when examining human perceptions and responses to climate variability and change at the site‐specific scale, as such findings may not necessarily be applicable to broader regions in all cases.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».