Rural households' livelihood adaptation strategies in the face of changing climate: A case study from Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
Rural and agricultural communities' adaptation to climate change has gained significant attention owing to many countries' vulnerability to climate change risks. A similar trend has been witnessed in South Asia, a highly climate-vulnerable region, where research has grown dramatically considering the agriculture sector's vulnerability to climate-induced disasters. However, little attention has been paid to the adaptation of the livelihoods of rural households. This research, therefore, takes the case of Pakistan to explore livelihood adaptation strategies of rural households to climate change and investigate the factors that expedite or halt the adoption of livelihood diversification strategies. A multistage sampling design is used in this research, where 480 rural households from the Punjab province of Pakistan were selected and interviewed using stratified and random sampling approaches. A multivariate probit (MVP) regression model is employed to analyze the factors affecting households' adoption of livelihood adaptation strategies. The results show that besides adaptation of agronomic operations (agricultural adaptation strategies), rural households in the study area employed a wide range of strategies to adapt their livelihoods to climate change. These strategies include poultry and livestock farming, value addition of farm produce, trading of animals and farm commodities, small businesses (shops, etc.), daily wage labor, horticultural crop farming, and non-farming jobs. The estimates of the MVP model revealed that respondents' education, household size, income, access to a credit facility, access to farm advisory services, and access to climate forecasts have significantly influenced the choice of livelihood adaptation strategies. Based on these findings, this research recommends that the authorities should make efforts to improve farmers' understanding of the adaptation of climate change risks and educate them to adopt multiple livelihood options to improve the resilience of their livelihoods to climate-induced risks. This research has important policy implications for other countries with similar socio-economic features.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».