Review of Pastoralists’ Resilience and Adaptation to Climate Change: Can Technology Help Pastoralists Mitigate The Risks?
Notice bibliographique
Résumé
In the changing environments globally, it is essential to look deeply into the effects of climate change on rangelands, pastoralists and livestock grazing, and into how the pastoralists cope with the climatic changes and challenges.There is a scientific rationale behind the pastoralists' adaptation strategies for coping with the climate variability.The present review-based paper explores how the rangelands and nomadic pastoralism are critical for grassland biomes and ecosystems.It is scientifically es tablished that the pastoralist lifestyles are not only most sustainable in present times but also most resilient, given the challenges of climatic variability.As the changing climates globally pose threats to grassland ecosystems and associated natural resources, pastoralists and their livestock are affected greatly by erratic weathers and changing availability of palatable biomass.Available literature proves that the pastoralist people hold much of the knowledge about how to adapt in hostile and varying climates.For example, the pastoralists adopt strategies such as rotational use of pasturelands, division of livestock, diversification of livestock, predicting rainfall and seasonal changes, and so on.In addition to understanding the resilience and adaptation strategies of pastoralists, present paper addresses how the technology might help nomadic pastoralists build their resilience on the face of climate change.This paper finally discusses the need to test various technologies in biological, ecological and anthropological contexts of the rangelands and pastoralism so that dying lifestyles and cultures of the marginalized nomadic people can survive in hostile climate change regime.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».