Climatic Changes, Water Systems, and Adaptation Challenges in Shawi Communities in the Peruvian Amazon
Notice bibliographique
Résumé
Climate change impacts on water systems have consequences for Indigenous communities.We documented climatic changes on water systems observed by Indigenous Shawi and resultant impacts on health and livelihoods, and explored adaptation options and challenges in partnership with two Indigenous Shawi communities in the Peruvian Amazon.Qualitative data were collected via PhotoVoice, interviews, focus group discussions, and transect walks, and analyzed using a constant comparative method and thematic analysis.Quantitative data were collected via a household survey and analyzed descriptively.Households observed seasonal weather changes over time (n = 50; 78%), which had already impacted their family and community (n = 43; 86%), such as more intense rainfall resulting in flooding (n = 29; 58%).Interviewees also described deforestation impacts on the nearby river, which were exacerbated by climate-related changes, including increased water temperatures (warmer weather, exacerbated by fewer trees for shading) and increased erosion and turbidity (increased rainfall, exacerbated by riverbank instability due to deforestation).No households reported community-level response plans for extreme weather events, and most did not expect government assistance when such events occurred.This study documents how Indigenous peoples are experiencing climatic impacts on water systems, and highlights how non-climatic drivers, such as deforestation, exacerbate climate change impacts on water systems and community livelihoods in the Peruvian Amazon.
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 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 | 0,002 |
| 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 | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».