Risk Perception of Small Islands Community on Climate Change: Evidence From Mepar and Baran Islands, Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
This study explores climate risk perception of communities in two small islands, Mepar and Baran, located in Lingga Regency, Riau Islands Province to fill in the lack of knowledge regarding the topic in Indonesia and to support island bottom-up climate change adaptation planning. This study uses proportional random sampling and a questionnaire survey of 165 households to collect data related to demography, level of knowledge, level of risk perception, and adaptation actions taken by communities. We use descriptive statistics and employ discriminant analysis to determine factors influencing risk perception of these small islands’ communities. We identify two categories of risk perception in this study as a basis for analysis, namely risk perception on climate change hazards and climate change risk perception on community’s life. This study finds four factors that consistently influence both types of risk perception on climate change. These are the number of climate change indicators perceived, age, and the experience on extreme weather both at sea and on the island. Other influencing factors which have a partial role include the duration of residence on the island, place of birth, education level, and trade relations. We then critically discuss the results within the complexity of small island development and bottom-up climate change adaptation.
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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 | 0,003 | 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».