Smallholder farmer resilience to water scarcity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Water scarcity poses one of the most prominent threats to the well-being of smallholder farmers around the world. We studied the association between rural livelihood capitals (natural, human, social, financial, and physical) and resilience to water scarcity. Resilience was denoted by farmers’ self-reported capacity to have avoided, or adapted to, water scarcity. Proxies for livelihood capitals were collected from two-hundred farmers in South Sulawesi, Indonesia, and their associations with a typology denoting water scarcity impacts analyzed with a Taylor-linearized multinomial response model. Physical and natural assets in the form of irrigation infrastructure and direct access to water sources were saliently associated with overall resilience (avoidance and adaptation) to water scarcity. Years of farming experience as a form of human capital asset was also strongly associated with resilience to water scarcity. Factors solely associated with the capacity to adapt to water scarcity were more nuanced with social capital assets showing closer associations. A household with a larger number of farm laborers had a higher likelihood of being unable to withstand water scarcity, but this relationship was reversed among those who managed larger farming areas. We discuss possible mechanisms that could have contributed to resilience, and how public policy could support smallholder farmers cope with water scarcity.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,005 | 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 ».