Investigating the Climate-Induced Livelihood Vulnerability Index in Coastal Areas of Bangladesh
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the complex dynamics of a household’s livelihood and potential vulnerabilities in the face of climate change is challenging. This research paper considers the Shyamnagar sub-district in the southern part of Bangladesh to analyze the complex issues of the vulnerability of livelihoods in the face of climate change. We conducted a questionnaire survey (n = 156) of approximately 15.6% of households in the study area. Consequently, we collected Geographical Information System (GIS) data and satellite imagery to demonstrate the land-use changes concerning vulnerabilities. A total of 54 indicators were selected to assess the livelihood vulnerability index, considering the demographic profiles, livelihood strategies, social networks, food security, water security, income, physical infrastructures, access to health services, and impacts of natural disasters. The results of the study demonstrate that only 21% of the people in the studied regions are less vulnerable to livelihood impacts in the face of climate change, while 23% of the households remain the most vulnerable. Moreover, inadequate social networks and inefficient livelihood strategies are contributing the most to the household vulnerability indices. Interestingly, the impacts of natural disasters remain the same for the whole study area and endure similarly when assessing household vulnerability. Finally, the study reveals that decision-makers may formulate effective adaptation policies to safeguard people and their livelihoods in the time of unprecedented climatic conditions in this unique area of Bangladesh.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle