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Enregistrement W3042469370 · doi:10.3390/su12145654

An Analytical Framework for Assessing Context-Specific Rural Livelihood Vulnerability

2020· article· en· W3042469370 sur OpenAlexafffund
H. M. Tuihedur Rahman, Gordon M. Hickey

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueClimate change impacts on agriculture
Établissements canadiensMcGill UniversityDalhousie University
Organismes subventionnairesPrince Albert II of Monaco FoundationMcGill University
Mots-clésLivelihoodVulnerability (computing)Vulnerability assessmentContext (archaeology)Adaptive capacityAsset (computer security)Environmental resource managementAdaptation (eye)Environmental planningConceptual frameworkClimate changeDocumentationBusinessPsychological resilienceComputer scienceEconomicsGeographySociologyAgricultureSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reviewing both conceptual and empirical studies on climate vulnerability and adaptation assessment, this paper offers an analytical framework to help better understand how context-specific adaptation strategies could be developed. The framework systematically assembles the Sustainable Rural Livelihoods and the Vulnerability Assessment frameworks to develop its structural and analytical components. The resulting five-step approach involves: (i) identification of context along with understanding what aspect of vulnerability need to be studied; (ii) assessment of livelihood exposure to climate impacts involving both community perspectives and meteorological data-based climate forecasts; (iii) characterization of available capital asset usages to help buffer climate sensitivity; (iv) analysis of formal and informal institutional impetus to enhance adaptive capacity; and (v) evaluation of gaps between context-specific vulnerability and institutional and policy responses to avoid maladaptive trajectories. Drawing on published research and policy documentation, we apply the framework to the livelihood systems operating in the northeastern floodplain community of Bangladesh to demonstrate the utility of the approach and then discuss its potential to inform adaptation strategies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,689
Score d'incertitude au seuil0,668

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeObservationnel
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

Citations46
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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