Growing social vulnerability in the river basins: Evidence from the Hindu Kush Himalaya (HKH) Region
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Notice bibliographique
Résumé
Vulnerability is a set of conditions of people that is derived from the historical and prevailing socio-economic, cultural, environmental and political contexts along with understanding future scenarios, especially for climate change. This study aimed at better understanding the nature and types of socio-economic drivers and social vulnerabilities in the context of increasing climatic stresses in four river basins in the Hindu Kush Himalaya (HKH) region. A multidimensional, contextual and integrated approach has been applied using participatory qualitative tools and techniques to identify major socio-economic drivers and conditions along with climatic factors in upstream, midstream and downstream of the river basins. In upstream and midstream region, people’s livelihood is dependent on subsistent agriculture, horticulture, pastoralism and tourism while in downstream, agriculture and fisheries are the major livelihood options. Climate sensitive natural resources based livelihoods are severely affected across the river basins. Poor and marginal population are not able take adequate adaptation measures due to lack of capacities, poor access to resources, services, information, which push them into greater vulnerability. The vulnerable groups in all four river basins are marginalized sections who are conditioned by economic classes, gender and social norms and living in geographically underdeveloped areas. For instance, poor, women, religious/ ethnic minorities, subordinate caste groups, char dwellers. Poor governance and the lack of access to resources and services have made the situation worse. All these factors are enhancing social vulnerability across the basins and study sites. Social protection measures, enhancement of human capitals and livelihood diversification with pro-poor and gender responsive adaptation and socially inclusive policy are needed to address growing social vulnerability.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle