Bottom-Up Adaptive Social Protection: A Case Study of Self-Constructed Grassroots Attitude in the Post-Wenchuan Earthquake Recovery
Notice bibliographique
Résumé
Current adaptive social protection programs and policies have been predominately designed from the organizational level, applied via a top-down trajectory, and are passively accepted by affected communities. While bottom-up grassroots interventions, providing their benefits, have rarely been encouraged in adaptive social protection programs nor complimented the related adaptive social protection policies. Based on a case study of the post-Wenchuan earthquake reconstruction and recovery in rural areas, this research qualitatively examines the broader range of benefits of self-built undertakings that support government-oriented adaptive social protection initiatives. These self-efforts have accomplished much more than the original adaptive social protection initiatives could have achieved. They not only provide the residents with safe, comfortable, and healthy places to live but also protect their traditional knowledge and skills, improve family relationships, and promote community cohesion. Thus, fundamentally supporting disaster survivors to rebuild their lives and livelihood and strengthen their resilience capacity. Although the uniqueness of the community-based environment limits self-reconstruction, this study argues that the self-reconstruction approach, as a community-driven strategy, encourages communities to develop their instruments, advancing current official adaptive social protection agendas. The bottom-up community-customized interventions will better serve disaster survivors to protect, promote, and transfer affected residents’ livelihoods and social relations; reduce their various vulnerabilities; ultimately build their resilience capacity to achieve the global priority of climate change adaptation and disaster reduction.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».