Indigenous Ecological Knowledge and Perceptions of Climate Change on the Environment and Livelihood of Local Communities in Kgalagadi District of Botswana
Notice bibliographique
Résumé
Extreme climate change causes an immeasurable threat to the livelihood security and prosperity of rural communities, including the natural environment and resources managed by the local people in the Kgalagadi District of Botswana. The study aims to understand the indigenous ecological knowledge of local communities about climate change, its impacts on the environment, and their livelihoods across five villages in the Kgalagadi District of Botswana. The present study used a semi-structured questionnaire survey at the household level who were randomly selected using the village register book. The results indicated that all the respondents in Kang village and some from Lehututu and Tshane villages perceived that the causes of climate change were unknown. However, some respondents across the other four villages believed that climate change is caused by various factors including wildfires, pollution from industries, impacts from livestock, and vehicles, as well as a curse from God. Indigenous knowledge must be well incorporated with scientific methods and up-to-date climate change adaptation and mitigation strategies to envisage more concrete results. This helps to integrate the insight of local people into policies and strategies to make an effort for solutions that are crucial for sustainable development. We suggest that all stakeholders should harmonise the use of indigenous knowledge with climate change strategies, to make the best use of its contribution to the successful execution of climate change policies.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».