Socio-ecological challenges and food security in the ‘salad bowl’ of Fiji, Sigatoka Valley
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article examines food security in the Sigatoka Valley, one of the most productive food regions in Fiji, in the context of recent socio-ecological challenges through a case study of Narewa village. Data were collected using semi-structured interviews ( n = 25), a fixed question food insecurity experience survey ( n = 25), and a free listing exercise about preferred and consumed foods ( n = 24). Results revealed that while most households had access to sufficient food, the increased frequency and intensity of droughts, tropical cyclones, and flooding caused almost half to worry about meeting their future food needs. To date, a culture of sharing within the village has helped most households access food but this will likely be inadequate to meet future needs as climate change is projected to impact food production. Given that the foundation of food production in Narewa, like other villages in the valley, relies on the long-term viability of agricultural systems, better focus needs to be placed on the natural resources that form the backbone of these systems such as water availability, soil health, and slope stability and their resilience to anthropogenic and natural stressors. Efforts that focus on protecting and enhancing local ecosystems in light of expected future climate change, combined with greater attention on food storage and the use of resilient crops, and enhancing social cohesion and sharing networks are needed to avoid breaching tipping points in the food system.
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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 ».