Population responses to the 1976 South Dakota drought: Insights for wider drought migration research
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Droughts on the North American Great Plains once led to elevated levels of out‐migration from rural areas. Large‐scale drought migration has not been observed since the 1950s due to changes in land management and agricultural systems that lessened farm‐level vulnerability to drought. Have droughts had less observable population impacts in subsequent decades? Here, we present findings from an investigation of an unusually severe, localised drought that struck eastern South Dakota in 1976 and caused staggering financial losses to farms. County‐level population and net migration rates show an anomalous increase of migration into drought‐affected counties by male migrants in the age group 30–35 years, likely being return migrants coming to help on the family farm. Newspaper archives and interviews with retired farmers suggest that few people moved away during the 1976 drought; most adapted instead by selling off their livestock herds and taking on greater debt. However, a commonly expressed view is that the drought ‘softened up’ area farmers, increasing their vulnerability to interest rates that quadrupled in the three following years. The early 1980s saw high rates of farm failures, unemployment and population decline in counties that experienced the worst impacts of the 1976 drought, suggesting the drought had a lag effect on population patterns. The findings from this case study are consistent with the ‘lessening hypothesis’ that social and technological innovations reduce economic and population impacts of recurrent climatic risks but elevate vulnerability to less frequent, unusually severe events.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».