Sustainable livelihood capital and climate change adaptation in Pakistan's agriculture: Structural equation modeling analysis in the VIABLE framework
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to assess the role of sustainable livelihood capital, the mediation of investments and farming purposes, and the moderation of climatic and non-climatic factors in the adaptation process, particularly in the aspects of Crop, Farm, Irrigation, and Economic Management. Moreover, guided by the VIABLE (Values and Investments for Agent-Based Interaction and Learning in Environmental Systems) framework, we analyze stakeholders' actions, priorities, and goals in the climate change adaptation process. A structured questionnaire was designed based on a five-point Likert scale covering the concepts of livelihood capital, climate change adaptation, investment priorities, farming constraints, and farmers' decision-making factors. Field data were collected from 800 farmers during December 2021 to February 2022 in the irrigated agricultural regions in the Indus Plain of the Punjab and Sindh provinces, Pakistan. We employed the Partial Least Square Structural Equation Modeling approach to the VIABLE framework (VIABLE-SEM) to analyze the collected data. The results confirm livelihood capital as the most significant determinant (beta = 0.57, effect size = 0.503) for farmers' adaptation strategies in the Indus plain. Other variables, such as the principal purpose of farming, available investment options, natural and human constraints, appear less important. We identified 13 significant viability pathways that show investment priorities, farming purposes, and constraints faced by the farmers in climate change adaptation. The study also found that non-climatic factors negatively influence (beta = -0.156) the relationship between capital and adaptation, while climatic factors positively influence (beta = 0.050) this relationship. Interestingly, the presence of these influencing factors increases the adaptive capacity of farmers. These findings have important implications for policymakers and researchers in designing and implementing effective climate change adaptation strategies in the agricultural sector of Pakistan.
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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 | 0,004 |
| 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 ».