Ecosystem changes and community wellbeing: social-ecological innovations in enhancing resilience of wetlands communities in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
The feedback relationships between resource-dependent human communities and their local ecosystem services may result in an undesirable SES dynamic where community wellbeing continually deteriorates. Yet, very little is known about the mechanisms that can facilitate reordering people’s relationship with ecosystem for sustained wellbeing. We argue that innovative approaches built upon local strengths are more likely to succeed in such an endeavour, and multi-level implementation can help sustainability and community wellbeing. The objective of this paper is to give an account of local people’s wellbeing in relation to ecosystem services and their changes, the drivers that change the ecosystem services and impact wellbeing, and the role of innovation in enhancing adaptability and SES resilience to changes and disturbances. We conducted our field research during 2014–2015 in a wetland region of northeastern Bangladesh, utilising Case study and participatory research methods. Our empirical investigation in selected wetland communities has revealed that: (i) community wellbeing and wetland SES resilience are subject to erosion due to multiple drivers of change operating at different temporal and spatial scales; (ii) the feedback relationships among these multiple drivers often adversely affect community wellbeing; and (iii) innovative strategies built on local strengths can help reorder people’s relationships with local ecosystems, restore community wellbeing, and enhance local sustainability. The key determinants of such reordering include entrepreneurial skills, knowledge, learning, and networking abilities of the locals. Intervention strategies should therefore pay more attention to the locals’ ability to innovate and adapt to ecological changes, especially through new or shifted livelihood initiatives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».