Cardamom Casualties: Extreme Weather Events and Ethnic Minority Livelihood Vulnerability in the Sino-Vietnamese Borderlands
Notice bibliographique
Résumé
In the wake of important economic reforms and an ongoing agrarian transition, non-timber forest products, most notably black cardamom, have emerged as significant trade options for ethnic minority farmers in the mountainous Sino-Vietnamese borderlands. Yet, after a series of harsh winters had already crippled cardamom harvests in the 2000s, extreme weather in 2016 decimated the cardamom plantations of hundreds of farming households. Drawing from sustainable livelihoods, livelihood diversification, and vulnerability literatures, we investigate the multiple factors shaping how these harvest failures have affected ethnic minority cultivator livelihoods. Focusing on four case study villages, two in Yunnan, and two in northern Vietnam, we analyse the coping and adaptation strategies Hmong, Yao, Hani, and Yi minority farmers have adopted. We find that farmers’ decisions and strategies have been rooted in a complex ensemble of factors including their degree of market access, other livelihood opportunities available to them, cultural traditions and expectations, and state development strategies. Moreover, we find that in recent years the Chinese and Vietnamese states have stood-by as affected cultivators have struggled to reorganize their livelihoods, suggesting that the impacts of extreme weather events might even serve state projects to further agrarian transitions in these borderlands.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».