Is indigenous knowledge serving climate adaptation? Evidence from various African regions
Notice bibliographique
Résumé
Summary Motivation Communities across the global south use their rich indigenous and local knowledge (ILK) to predict weather events and climate hazards. ILK may assist efforts to address climate change challenges in Africa and make subsequent decisions regarding climate adaptation. Purpose The article documents evidence of the ILK's potential in reducing vulnerability to climate change and/or improving the resilience of communities. The study also reflects on major barriers that hinder the improved mainstreaming of ILK into adaptation strategies. Methods and approach The present study uses two main methods: a literature review and a presentation of case studies from a sample of African countries where ILK informs adaptation options, including indigenous land‐tenure practices and weather prediction. The selected case studies highlight the historical legacy of ILK and its effectiveness in reducing vulnerability and the impacts of climate change. Findings The results indicate that, despite being acknowledged as a valuable resource for climate adaptation, current national adaptation policies on the African continent still show serious gaps in effectively integrating ILK systems within the legal frameworks to reduce vulnerability. Policy implications ILK should be better integrated with modern climate change adaptation strategies to anticipate more effective responses. Both rural communities and relevant government agencies should complement the use of ILK with climate change strategies, so as to maximize its contribution to the effective implementation of climate change policies.
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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 | 0,017 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».