MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4324360570 · doi:10.1080/14672715.2023.2174891

The co-production of disasters: how the nexus of climate change, tourism, and COVID-19 increases socioeconomic vulnerability in Mustang, Nepal

2023· article· en· W4324360570 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCritical Asian Studies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClimate Change, Adaptation, Migration
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNexus (standard)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)Vulnerability (computing)TourismSocioeconomic statusClimate changeProduction (economics)GeographyDevelopment economicsSocioeconomicsEnvironmental healthEconomicsEcologyMedicineBiologyComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

How do high mountain communities, facing the grave effects from climate change and economic impacts of the COVID-19 pandemic on the local tourism industry, perceive and navigate multiple protracted disasters? This article takes up this question from the perspective of a specific mountain community, that of Mustang, a culturally Tibetan region of Nepal bordering the Tibet Autonomous Region (TAR), China. Our findings stem from collective ethnographic research conducted with Mustangi communities in Nepal and among the diaspora in New York City to investigate the nexus between high mountain livelihoods, particularly tourism, and the consequences of two distinct yet interlocking disasters: climate change and the global health crisis of the COVID-19 pandemic. We argue that the pandemic has undermined elements of Mustang’s economic future and simultaneously prompted a resurgent appreciation for and reliance on more traditional modes of community governance and social support. The fact that these dynamics are unfolding amidst ever-present concerns over the effects of climate change in the Himalayas, against the backdrop of labor- and education-driven outmigration, adds a profound layer of complexity to thinking about the future of tourism but also of Himalayan lives, from built infrastructures to the community resilience needed to sustain both.

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.

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Qualitatiflow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,158
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,224
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle