Social learning-based disaster resilience: collective action in flash flood-prone Sunamganj communities in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
Despite widespread recognition that social learning can potentially contribute toward enhancing community resilience to climate-induced disaster shocks, studies on this process remain few and far between. This study investigates the role of local institutions (formal, informal, and quasi-formal) in creating learning arenas and translating social learning into collective action in flash flood-prone Sunamganj communities in Bangladesh. We follow a Case Study approach using qualitative research methods. Primary data were collected through 24 key informant interviews, 10 semi-structured interviews, six focus-group discussions, and two participant observations events. Our results reveal that the diversity and flexibility of local-level institutions creates multiple learning platforms in which social interaction, problem formulation, nurturing diverse perspectives, and generating innovative knowledge for collective action can take place. Within these formal and informal learning arenas, communities’ desire and willingness to be self-reliant and to reduce their dependency on external funding and assistance is clearly evident. Social learning thus paves the way for institutional collaboration, partnership, and multi-stakeholder engagement, which facilitates social learning-based collective action. Nurturing institutional diversity and flexibility at the local level is therefore recommended for transforming social learning into active problem-solving measures and to enhance community resilience to disaster shocks.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».