Traditional and local communities as key actors to identify climate-related disaster impacts: a citizen science approach in Southeast Brazilian coastal areas
Notice bibliographique
Résumé
The impacts of climate-related disasters can be estimated by climate models. However, climate models are frequently downscaled to specific settings to facilitate Disaster Risk Management (DRM) to better understand local impacts and avoid overlooking uncertainties. Several studies have registered the increasing importance of recognizing traditional knowledge, co-design, and collaboration with local communities in developing DRM strategies. The objective of this research was co-design local-scale observations with traditional and local communities to characterize their local context regarding the impacts of climate-related disasters. The citizen science approach coupled with participatory action research was conducted with two traditional communities in the Southeast of the Brazilian coast: Quilombo do Campinho da Independência in Paraty, Rio de Janeiro, and the Caiçara (artisanal fishing) community of Ubatumirim in Ubatuba, São Paulo. Working groups were organized with leaders to become community researchers, conducting interviews and actively mobilizing their communities. A structured questionnaire was developed, adapting 22 variables taken from the Protocol for the Collection of Cross-Cultural Comparative Data on Local Indicators of Climate Change Impacts—LICCI Protocol. A total of 366 impacts were analyzed, after combining the georeferencing form data collected—Survey123 (280 impacts) and the interviews with community leaders (86 impacts). The results showed a significant level of cohesion (α = 0.01) between the Caiçara (artisanal fishers) and Quilombola (Afro-descendants) perceptions of climate-related events associated with their subsistence practices and climate variability. These findings highlighting the importance of DRM proposals that recognize traditional peoples and local communities as frontline vulnerable populations while acknowledging their role as key actors in identifying impacts, collecting data on land use and territory, subsistence-oriented activities, and cosmovision. However, it is still necessary to address climate change challenges at different scales. To do this, it is crucial to promote cognitive justice though the recognition of the values of the memories, perceptions and local knowledge, by scaling up locally-driven observations that empower local communities to lead their own climate adaptation efforts.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».