Fishing Livelihoods and Diversifications in the Mekong River Basin in the Context of the Pak Mun Dam, Thailand
Notice bibliographique
Résumé
Fishing livelihoods are under stress in many regions of the world, including the lower Mekong river basin. Building on research on the socio-economic impacts of hydroelectric development, this paper explores the spatial dimensions of livelihood diversifications. Research in 2016 and 2017, involving 26 semi-structured interviews in nine upstream, downstream, tributary and relocated villages in the vicinity of the Pak Mun hydroelectric dam, provides insight into how villagers have coped and adapted fishing livelihoods over time. Results are consistent with other research that has detailed the adverse effects of hydroelectric development on fishing livelihoods. Interviewees in the nine communities in the Isan region of Thailand experienced declines in the abundance and diversity of fish valued as food, and engaged in other household economic activities to support their families, including rice farming, marketing of fishing assets and other innovations. Stories of youth leaving communities (rural-urban migration) in search of employment and education were also shared. Although exploratory, our work confronts theories that fishing is a livelihood practice of “last resort”. Narratives suggest that both fishing and diversification to other activities have been both necessary and a choice among villagers with the ultimate aim of offsetting the adverse impacts and associated insecurity created by the dam development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».