Climate Change Impacts on a Tropical Fishery Ecosystem: Implications and Societal Responses
Notice bibliographique
Résumé
The present study aimed to map out the current threats and anticipated impacts of climate change on the most important hilsa shad (Tenualosa ilisha) fishery and the associated fishing communities based on fieldwork in six coastal fishing communities. To collect empirical data, individual interviews, focus group discussions, oral history, and key informant interviews were conducted. To supplement the empirical findings, time-series data of cyclones and sea-borne depressions in the Bay of Bengal were also analyzed. Analysis of secondary data regarding climate change-induced events and regional studies suggested that the biophysical conditions of the Bay of Bengal are likely to be aggravated in the future, potentially causing more frequent extreme events and affecting the livelihoods of coastal fishing communities in Bangladesh. The fisher respondents revealed that the main target hilsa shad fishery is particularly vulnerable to climate change in terms of alterations to migration patterns and breeding and growth performance. The fishers reported constant climate-related risks because they live in seafront locations, exposed to extreme events, and their occupation entails risky sea fishing. Fishers claimed that they often need return to the coast due to unsuitable weather conditions related to cyclones and frequent tropical depressions, which can cause financial losses or even causalities. Such events negatively affect fishers’ livelihoods, and wellbeing. To cope with the impacts of climate change the fishers have adopted various strategies at both sea fishing and household levels. However, these strategies only support the fishers in terms of immediate survival; they are not enough for long-term resilience. To improve the resilience of the hilsa fishers, the study argues for the implementation the Small-Scale Fisheries Guidelines (SSF Guidelines), which call for longer-term development goals, including in the immediate relief phase, and rehabilitation, reconstruction, and recovery to reduce vulnerabilities to climate and anthropogenic risks.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».