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Enregistrement W4397009579 · doi:10.3390/cli12050073

People’s Perception of Climate Change Impacts on Subtropical Climatic Region: A Case Study of Upper Indus, Pakistan

2024· article· en· W4397009579 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueClimate · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueClimate variability and models
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research CentreDepartment for International DevelopmentGovernment of the United Kingdom
Mots-clésIndusClimate changeLivelihoodGeographyAgricultureStructural basinSocioeconomicsEnvironmental resource managementEnvironmental protectionEnvironmental scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In developing countries like Pakistan, the preservation of the environment, as well as people’s economies, agriculture, and way of life, are believed to be hampered by climate change. Understanding how people perceive climate change and its signs is essential for creating a variety of adaptation solutions. In this study, we aim to bridge the gap in current research within this area, which predominantly relies on satellite data, by integrating qualitative assessments of people’s perceptions of climate change, thereby providing valuable ground-based observations of climate variability and its impacts on local communities. Field-based data were collected at different altitudes (upstream (US), midstream (MS), and downstream (DS)) of the Upper Indus Basin using both quantitative and qualitative assessments in 2017. The result shows that these altitudes are highly variable in many contexts: socioeconomic indicators of education, agriculture, income, women empowerment, health, access to basic resources, and livelihood diversifications are highly variable in the Indus Basin. The inhabitants of the Indus Basin perceive the climate changing around them and report impacts of this change as increase in overall temperatures (US 96.9%, MS 97%, DS 93.6%) and erratic rainfall patterns (US 44.1%, MS 73.3%, DS 51.0%) resulting in increased water availability for crops (US 38.6%, MS 39.7%, DS 54.8%) but also increasing number of dry days (US 56.7%, MS 85.5%, DS 67.1%). Communities at these altitudes said that agriculture was their primary source of income, making them particularly vulnerable to the effects of climate change and the dangers that go along with it. The insights are useful for determining what information and actions are required to support local climate-related hazard management in subtropical climate regions. Moreover, it is vital to launch a campaign to raise awareness of potential hazards, as well as to provide training and an early warning system.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle