Climate Change Impacts and Adaptation of Households in U-Tapao River Sub-Basin, Thailand
Notice bibliographique
Résumé
Flood, storm, and drought have frequently impacted households in the U-Tapao River Sub-basin, Songkhla Province, Thailand, as a result of climate change. Studying how to assist them in better adapting to the effects of climate change is a critical mission that researchers should strive to achieve. The goals of this study are to (1) investigate the effects of climate change on households in the U-Tapao River Sub-basin, (2) examine the adaptation strategies they used, (3) the challenges they faced when attempting to adapt, and (4) provide recommendations for future adaptation. The study was carried out in the jurisdictions of three local government authorities. A survey questionnaire was used to collect quantitative data from 300 households, which was then analyzed using frequency, percentage, mean, and standard deviation. To supplement survey data, qualitative data were collected from 50 key informants via in-depth interviews and focus-group discussions. Climate change impacted households in four ways, according to the findings: health, housing, agriculture, and livelihood activities. Although households can take general measures to mitigate the effects of climate change on their health and livelihood, they do not appear to be able to take preventive measures to minimize flooding impacts on their house and property, nor do they appear to be able to adopt on-farm adaptation strategies to prevent income loss. The main impediment to taking more effective measures is a lack of funds, knowledge, and technical assistance. As a result, practical recommendations are provided at the end of this paper to help overcome such challenges and encourage households to adopt more adaptation strategies.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».