Social learning-based disaster resilience: collective action in flash flood-prone Sunamganj communities in Bangladesh
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 découle