Building transformative capacity in southern Africa: Surfacing knowledge and challenging structures through participatory Vulnerability and Risk Assessments
Notice bibliographique
Résumé
Although participatory approaches are becoming more widespread, to date vulnerability assessments have largely been conducted by technocrats and have paid little attention to underlying causes of vulnerability, such as inequality and biased governance systems. Participatory assessments that recognise the social roots of vulnerability, however, are critical in helping individuals and institutions rethink their understanding of and responses to climate change impacts. This paper interrogates the contribution of Oxfam’s Vulnerability and Risk Assessment methodology to enabling transformation at both personal and institutional levels. Three Vulnerability and Risk Assessment exercises were conducted in Malawi, Botswana and Namibia by one or more of the authors in 2015 and 2016. Reflecting on these workshops, we explore the contribution that a process like the Vulnerability and Risk Assessment may bring to transformation. We conclude that these types of inclusive and representative participatory approaches can shift narratives and power dynamics, allow marginal voices to be heard, build cross–scalar relationships and enable the co-creation of solutions. Such approaches can play a key role in moving towards transformational thinking and action, especially in relation to climate change adaptation.
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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 | 0,023 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,026 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».