Gendered vulnerability and inequality: understanding drivers of climate-smart agriculture dis- and nonadoption among smallholder farmers in Malawi and Zambia
Notice bibliographique
Résumé
In this study we explore gender-differentiated drivers of disadoption and nonadoption of climate-smart agriculture (CSA) technologies among smallholder farmers for everyday adaptation and resilience building in the face of the increasing threat of climate risk. We apply theoretical perspectives from mainstream technology adoption and gendered vulnerability to identify underlying vulnerabilities and inequalities that drive disadoption (the decision to discontinue any CSA technology previously practiced) and nonadoption (the decision not to use any form of CSA technology). We used an exploratory-sequential mixed methods design at the local level in Chikwawa, Malawi, and Gwembe, Zambia, to understand gender-differentiated drivers of CSA disadoption and nonadoption. Key interviews were conducted with identified critical informants at the district level, followed by focus group discussions with men and women at the village level to obtain qualitative data. We collected quantitative data through a cross-sectional household survey. Findings show that gender-differentiated drivers of CSA disadoption and nonadoption fall within social, economic, institutional, and environmental categories and underlying gendered vulnerability and inequality shape these drivers. CSA is introduced within preexisting gendered vulnerability and inequality, shaping adoption decisions by diverse groups of female and male smallholder farmers. Consequently, CSA outcomes of improved agricultural productivity, adaptation, and resilience building may not be equally achieved because of gender inequalities and vulnerabilities that demotivate diverse households from adopting CSA. This work contributes to a contemporary gender-transformative paradigm in climate change adaptation and disaster risk reduction by focusing on CSA adoption in climate-sensitive regions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».