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Enregistrement W2964489127 · doi:10.1057/s41287-019-00245-z

People Who Once Had 40 Cattle Are Left Only with Fences: Coping with Persistent Drought in Awash, Ethiopia

2019· article· en· W2964489127 sur OpenAlexfundno aff
Laura Camfield, Jen Leavy, Senait Endale, Tilahun Tefera

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Development Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRangeland Management and Livestock Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research CentreDepartment for International DevelopmentDepartment for International Development, UK GovernmentGovernment of the United Kingdom
Mots-clésPastoralismNegotiationDevelopment studiesDevelopment anthropologyAgricultureClimate changeGeographyCoping (psychology)SocioeconomicsEnvironmental changeMaasaiLivestockEconomic growthDevelopment economicsEcologyGender and developmentEnvironmental planningSociologySocial changeTanzaniaEconomicsBiologySocial transformationSocial sciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract How to support those responding to environmental change in resource-constrained environments is central to literature on climate change adaption. Our research explores a gap in this literature relating to the negotiation of intra-household relations and resource access across different types of household in contexts of social and environmental transition. Using the example of the semi-arid Awash region in North-Eastern Ethiopia, which has experienced drought and alien plant invasion over the past decade, we explore how men and women use changes in household structures and relationships to adapt more effectively. We draw evidence from life histories with 35 pastoralists across three rural, peri-urban and urban communities. Using Dorward et al.’s taxonomy, we find Afar people are not only ‘stepping up’, but also ‘stepping out’: shifting from pastoralism into agriculture and salaried employment. As this often involves splitting households across multiple locations, we look at how these reconfigured households support pastoralists’ wellbeing.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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