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Enregistrement W4283577814 · doi:10.3329/ajmbr.v8i2.60083

Constraints to climate change adaptation and livelihood challenges: perspectives from the Sundarbans fishers' community in Bangladesh

2022· article· en· W4283577814 sur OpenAlexaff
Md Nagim Uddin, Tutul Kumar Saha, Myiesha Rayzil Hossain, SM Fakrul Islam, Zakir Hossain

Notice bibliographique

RevueAsian Journal of Medical and Biological Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater-Energy-Food Nexus Studies
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesBhabha Atomic Research Centre
Mots-clésLivelihoodClimate changeSiltationGeographyExtreme weatherCoastal erosionEcosystemEnvironmental scienceFisheryEcologyAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fishers' are first-line observers of changes in the Sundarbans region and are among the first to be affected by the changes that occurred. In the Sundarbans fishers' communities, transformations of society have always been a part of life. In contrast, environmental changes were always interim and reversible, allowing them to understand and identify with the Sundarbans ecosystems as food and life providers. In this study, fishers' observations on climate change impacts and their livelihoods were compiled and analysed using a structured questionnaire in accordance with the tenets of grounded theory. The observations of fishers from the region of the Sundarbans demonstrated a rise in the frequency of extreme weather events caused by rising temperatures and changes in the weather pattern. Physical components such as rainfall, coastal erosion, sea-level rise, siltation alterations in fish species distribution ranges, and migratory spawning behaviours were also affected by changes in the region's weather and climate. As salinity levels rose, the diversity and productivity of river ecosystems were affected, particularly in the most vulnerable areas. As a result, river freshwater flow decreased over time. A high rate of siltation in rivers and river mouths was considered another major concern that led to seasonal flooding due to its low freshwater upstream flow rate. The Sundarbans region provides a vast array of resources for diversifying fishers' livelihoods, but climate change is diminishing these alternatives due to more frequent catastrophic events. Specifically, climate change limits the resilience of fishers' communities, restricting opportunities for diversification or forcing them to leave their homes or villages. Climate change generated an environment that was generally unfavourable for all fishing communities. In order to survive in an unfavourable environment, the social well-being of fishers (mostly women and children) was negatively impacted by a variety of challenges, including disease, lack of potable water, malnutrition, sanitary difficulties, lack of electricity, lack of food and clothing, lack of proper medical care, and so on. To evaluate the effects of climate change on fisheries in the study area, the biodiversity, abundance, and production of most freshwater species are drastically reduced due to the destruction of spawning grounds, a transition in the spawning season, and the obstruction of fish migration. The findings of this study show that the climate and livelihood conditions of fishers in the Sundarbans region have changed significantly over the past few decades. Regardless of GOs and NGOs taking the required steps, proper implementation of interdisciplinary adaptive policy and regular monitoring in the Sundarbans fisher's community in Bangladesh could effectively reduce climate change impacts and improve livelihood conditions. Asian J. Med. Biol. Res. 2022, 8 (2), 103-114

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,803
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,223
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,122 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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