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Enregistrement W2796539982 · doi:10.1017/s1742170518000017

Knowledge politics in participatory climate change adaptation research on agroecology in Malawi

2018· article· en· W2796539982 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueRenewable Agriculture and Food Systems · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture, Land Use, Rural Development
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaInternational Development Research Centre
Mots-clésAgroecologyParticipatory action researchAgricultureContext (archaeology)Climate changeCitizen journalismEnvironmental resource managementPoliticsTraditional knowledgePolitical scienceGeographyEnvironmental planningEconomic growthEcologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Climate change is projected to have severe implications for smallholder agriculture in Africa, with increased temperatures, increased drought and flooding occurrence, and increased rainfall variability. Given these projections, there is a need to identify effective strategies to help rural communities adapt to climatic risks. Yet, relatively little research has examined the politics and social dynamics around knowledge and sources of information about climate-change adaptation with smallholder farming communities. This paper uses a political ecology approach to historically situate rural people's experiences with a changing climate. Using the concept of the co-production of knowledge, we examine how Malawian smallholder farmers learn, perceive, share and apply knowledge about a changing climate, and what sources they draw on for agroecological methods in this context. As well, we pay particular attention to agricultural knowledge flows within and between households. We ask two main questions: Whose knowledge counts in relation to climate-change adaptation? What are the political, social and environmental implications of these knowledge dynamics? We draw upon a long-term action research project on climate-change adaptation that involved focus groups, interviews, observations, surveys, and participatory agroecology experiments with 425 farmers. Our findings are consistent with other studies, which found that agricultural knowledge sources were shaped by gender and other social inequalities, with women more reliant on informal networks than men. Farmers initially ranked extension services as important sources of knowledge about farming and climate change. After farmers carried out participatory agroecological research, they ranked their own observation and informal farmer networks as more important sources of knowledge. Contradictory ideas about climate-change adaptation, linked to various positions of power, gaps of knowledge and social inequalities make it challenging for farmers to know how to act despite observing changes in rainfall. Participatory agroecological approaches influenced adaptation strategies used by smallholder farmers in Malawi, but most still maintained the dominant narrative about climate-change causes, which focused on local deforestation by rural communities. Smallholder farmers in Malawi are responsible for <1% of global greenhouse gas emissions, yet our results show that the farmers often blame their own rural communities for changes in deforestation and rainfall patterns. Researchers need to consider differences knowledge and power between scientists and farmers and the contradictory narratives at work in communities to foster long-term change.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,340
Score d'incertitude au seuil0,956

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,186
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,140 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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