SHRIMP FARMERS’ COMPETENCE AND TRAINING NEEDS ON CLIMATE CHANGE ADAPTATION: A CASE STUDY FROM SOUTHWEST COASTAL BANGLADESH
Notice bibliographique
Résumé
Sustainability of shrimp farming is important for both environmental and economic benefits of Bangladesh. The Department of Fisheries provides training to the shrimp farmers; however, techniques on adaptation to climate change are not adequately addressed in the training. This study assessed the competence and training needs of shrimp farmers on climate change adaptation. Two groups of shrimp farmers (each group consisting of 50 individuals) were surveyed and 20 key informants were interviewed from Kaikhali and Ramjannagar unions of Shyamnagar subdistrict under Satkhira district in southwest Bangladesh. Group A included shrimp farmers who had recently participated in training, and group B (control group) included shrimp farmers who had never attended a similar training and had no contact with the shrimp farmers of Group A. Borich Needs Assessment Model was used to assess the training needs of the shrimp farmers. Both of the groups imposed high importance on the skills for adaptation to climate change, but Group A had high competence and Group B had moderate competence. The top three training needs for both of the groups were: a) controlling fluctuation of salinity, b) management for heavy rainfall, and c) management for drought. Shrimp farmers of southwest coastal Bangladesh need more training support for adaptation to climate change.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».