Soft adaptation: The role of social capital in building resilient agricultural landscapes
Notice bibliographique
Résumé
The resilience of agricultural production is perpetually challenged by a wide range of disturbances from the impacts of climate change, to political instability and urbanization. At the same time, agriculture production also depends on relatively stable socio-ecological conditions to ensure quality and yield. Understanding how producers in agricultural landscapes can increase adaptive capacity, and remain resilient in the face of these challenges has become a priority for farmers, for researchers and national political agendas on a global scale. The current state of knowledge on adaptation tends to focus overwhelmingly on “hard” adaptation, such as infrastructure and technological inputs, rather than “softer” strategies, such as agroecological management or social capital, which are less easily measured. This research aims to explore soft strategies for adaptive capacity, in particular, the effect of social capital on the adaptive capacity of agricultural systems, using a case study of the agricultural landscape in the Okanagan Bioregion. The findings suggest that soft adaptation is a vital strategy for cultivating agricultural resilience, and underpins the ability of producers to use other soft and hard adaptation strategies. Participants in this research highlighted the importance of social connection, networks, reciprocity, learning and knowledge transferral, as key tools used to increase their adaptive capacity. They also highlight social capital as a building block for other forms of capital, such as financial, physical and environmental capitals. Despite this importance of soft adaptation, participants also indicated that they would be more likely to focus on implementing “harder” strategies that respond more directly and tangibly to key disturbances, rather than “soft” strategies. These results suggest a contradiction between the importance and value that producers place on social capital and “soft” adaptation, and the strategies they actually plan to implement. Further research is required to understand this contradiction, and to explore how to communicate the value of “soft” adaptation to producers in a way that makes the benefits more concrete and observable, and allows them to capitalize on the currency of connection.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».