Social influence shapes adaptive water governance: empirical evidence from northwestern Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».