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Enregistrement W4289238868 · doi:10.1111/disa.12559

Enhancing the resilience and well‐being of rural poor to climate risks: are the economic functions of social protection enough?

2022· article· en· W4289238868 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueDisasters · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural risk and resilience
Établissements canadiensSheridan College
Organismes subventionnairesMurdoch University
Mots-clésResilience (materials science)Psychological resilienceClimate changeBusinessSocial protectionEnvironmental planningEnvironmental resource managementRisk analysis (engineering)Economic growthEconomicsPsychologyGeographySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As climate change accelerates, adaptive social protection programmes are becoming increasingly more popular than conventional social assistance programmes, since they are seen to enhance people's resilience and well-being outcomes. Despite this upsurge, little is known about the impacts of adaptive programmes on resilience and well-being outcomes as compared to conventional programmes. This paper examines the economic functions that both types of social protection programmes offer through empirical studies in two climate-vulnerable zones in Bangladesh. By operationalising a simplified analytical framework to comprehend subjective resilience, the qualitative data reveal that the adaptive programme is more effective in enhancing beneficiaries' perceived resilience to climate risks. Regrettably, neither programme is found to contribute much significantly in terms of enabling beneficiaries to achieve the desired well-being outcomes that one might expect to see. The paper offers rich insights into the design components of the programmes, affording an on-the-ground understanding of their implications for resilience and well-being.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,872
Score d'incertitude au seuil0,735

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,208 · 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