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Enregistrement W2998337231 · doi:10.20431/2349-0381.0609017

Climate Change Impacts, Vulnerability, and Adaptation Options among the Lozi Speaking People in the Barotsefloodplain of Zambia

2019· article· en· W2998337231 sur OpenAlexaff
Mwimanenwa Njungu, Sampa Moonga, Charles Namafe, Steriah Simooya, Inonge Milupi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Humanities Social Sciences and Education · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change, Adaptation, Migration
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVulnerability (computing)Adaptation (eye)Climate changeGeographyVulnerability assessmentEnvironmental planningEnvironmental resource managementSocioeconomicsPsychologyEnvironmental scienceSociologySocial psychologyComputer securityComputer scienceEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aims of this study were: -to find out how communities in the Barotse floodplain of Mongu district in Zambia are affected by climate change, establish adaptation opportunities practiced by the Lozi people and to raise awareness and stimulate interest in matters of climate change. Using primary and secondary data sources, it was observed that the negative impacts of climate change among the Lozi people include; increase in atmospheric pressure and excessive heat and flooding, prolonged spells of unexpected changes in seasons, reduction in food production and security, as well as inadequate clean water supply and extinction of some plant and animal species. The study also revealed vast local ecological knowledge that, if utilised, may help in the adaptation of climate change. The study further showed that climate change awareness and education are key in mitigating and adapting to climate change effects, though it was not found in the area. The study strongly recommend regular climate change awareness activities in order to promote mitigation and adaptation, need to pay greater and particular attention to the vast local ecological knowledge exhibited by the Lozi people that would help in adaptation to climate change in the area.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,360
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,168
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,213 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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