How Do Vulnerable People in Bangladesh Experience Environmental Stress From Sedimentation in the Haor Wetlands? An Exploratory Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The haor landscape is a wetland ecosystem in northeast Bangladesh, comprising shallow depressions that undergo large changes in water inundation between the monsoon and dry seasons. Sediment is supplied to the haor from rivers originating in the adjacent Shillong Plateau, and can adversely affect these largely arable agricultural lands. The critical adverse effects of changing hydrology and enhanced sedimentation due to anthropogenic change include the reduction of natural water storage capacity, changes in the timing and magnitude of floods, and increasing loss and damage to crops, which consequently affect the livelihoods of wetland dwellers. This study employs a mixed‐methods approach to investigate how sedimentation has affected the livelihoods of the residents and the pressures they experience. Cross‐sectional surveys and interviews were conducted with 180 respondents in Lubar and Pochashul Haors (LPH), Sunamganj District, and allied with an analysis of satellite images that reveals the nature of landscape change over the past 56 years. Our findings confirm that sedimentation has been promoted through both natural processes of alluvial fan progradation and anthropogenic forcings. Enhanced sedimentation threatens the agriculture of the region and affects the livelihood of local inhabitants, leading to other societal issues related to income, education, employment, health, displacement, and sexual harassment. The mixed methods employed herein are essential tools to reveal these effects. In order to reduce the vulnerability of the local population, a transboundary dialog between India and Bangladesh is needed to realize measures to protect wetland resources and achieve progress towards environmental sustainability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».