Collaborative everyday adaptation to deal with peatland fires: a case study on the east coast of Sumatra, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Actors across multiple levels, such as the private sector, national and subnational government institutions, and local communities, are expected to have the capacity to adapt to climate impacts and risks. This study analyzes how collaborative governance has been developed and carried out by multiple actors in everyday life to adapt to peatland fires in a situation where climate change variability drives fire occurrences. The case study research was undertaken on the east coast of Sumatra, Indonesia, where the challenge of annual peatland fires has increased in the last 15 years. The qualitative data were collected through participatory observations, face-to-face interviews with 35 key informants, and document analysis conducted in 2020. The research finding shows that structural arrangements, knowledge and learning, and resource sharing are essential dimensions in generating collaborative governance to adapt to peatland fires. Multiple actors in the community case study applied collaborative activities during the three adaptation stages: (1) anticipatory measures, (2) preparedness, and (3) responses through constructing canal blocks, conducting fire patrols, and fighting fires. Those collaborative activities are performed in everyday life and have reduced the potential occurrence of fires and the vulnerability of villagers to peatland fires. The study also highlights the effects of domination when powerful actors are unwilling to collaborate meaningfully with local actors, who sometimes share different interests and hierarchical positions.
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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 | 0,002 | 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 | 0,009 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».