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Enregistrement W4295956969 · doi:10.5751/es-13546-270337

Social influence shapes adaptive water governance: empirical evidence from northwestern Pakistan

2022· article· en· W4295956969 sur OpenAlexvenueno aff
Rebecca Nixon, Zhao Ma, Bushra Khan, Trevor Birkenholtz, Linda Lee, Ishaq Ahmad Mian

Notice bibliographique

RevueEcology and Society · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWater resources management and optimization
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLivelihoodCorporate governanceAdaptive capacityBusinessAdaptation (eye)Water resourcesNegotiationEmpirical researchAgricultureEnvironmental resource managementEnvironmental planningClimate changeNatural resource economicsGeographyEconomicsEcologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Social-ecological change has placed unprecedented stress on water resources throughout the world. This has driven water users to employ a diverse range of adaptation strategies and necessitates new governance structures, such as adaptive water governance (AWG), which have the capacity to manage resources in the midst of uncertainty and complexity. As such, AWG has the potential to support household adaptation strategies; however, little empirical work has been done to identify the factors that facilitate the emergence of AWG. To address this gap, we conducted a household survey of 448 households in northwestern Pakistan, a post-conflict, water-scarce area where adaptive governance is needed to support rural livelihoods in the midst of numerous socioeconomic and environmental transformations. Indeed, we found that households in our study area perceived a range of changes to the water system, including but not limited to declines of fish populations, decreased quality and amount of river water, and an increase of local tourism. Respondents reported a range of adaptation strategies including increasing agricultural inputs, planting new crop varieties, and changing their domestic water supply system. In some cases, households employed these adaptation strategies despite economic barriers, and although many were willing to go against friends’ and community leaders’ opinions to adapt, and they were less likely to counter the opinions of family members. This reveals that households negotiate multiple factors in their decisions to adapt to social-ecological change; as such, there is a great need for flexible and collaborative governance systems such as AWG to support this complexity in household adaptation decision making. Further, we argue that the varying roles of social influence should be considered to align governance structures with household decision-making processes. Thus, we suggest that AWG will be more likely to emerge when decision makers involved in water management draw on existing informal institutions and cross-sectoral collaboration to reflect the complex ways water users adapt to social-ecological change.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,456
Score d'incertitude au seuil0,313

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,224 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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