Climate change adaptation and adaptive efficacy in the inland fisheries of the Lake Victoria basin
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Inland fisheries support the livelihoods of millions of people in riparian communities worldwide but are influenced by increasing climate variability and change. Freshwater fishing societies are among the most vulnerable to climate change given their dependence on highly threatened aquatic resources. As climate change intensifies, building adaptive capacity within communities and understanding the efficacy of adaptive strategies for maintaining household stability is essential for coping with ongoing social and environmental change. In this study, we examined household perceptions of climate change, livelihood impacts and responses to socio‐ecological changes in fishing‐dependent households in the Lake Victoria basin in Uganda, East Africa. Through a series of household surveys and focus group discussions in five fish landing sites, we assessed social adaptive capacity (SAC) based on 207 households and identified adaptive strategies that are effective for coping with climatic change. We found that people in fishing households are aware of environmental change but that most households do not have adaptive strategies that are efficacious for securing long‐term income and food security. We also investigated household demographics that contribute to SAC, examined links between SAC and adaptive efficacy and established potential routes towards developing effective adaptive approaches in small‐scale fisheries. This work contributes to a growing foundation of documented community‐based knowledge for building adaptive capacity in inland fisheries and the communities around the world that depend on them. Read the free Plain Language Summary for this article on the Journal blog.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».