Climate-resilient aquatic food systems require transformative change to address gender and intersectional inequalities
Notice bibliographique
Résumé
The adverse impacts of climate change on aquatic food systems (AFS) and the people who depend on AFS for livelihood security are inequitably distributed between and within countries. People facing the highest risks and experiencing the severest impacts of climate change are those who already experience multidimensional inequalities in their lives, particularly because of their gender, class, age, indigeneity, ethnicity, caste, religion, and the physical and political conditions that can create additional vulnerabilities. In this paper, we conducted a scoping review of the literature that explores the links between climate change, gender, and other social identities, and AFS. The review was complemented by an analysis of representative data on women and men aquaculture farmers in Bangladesh from 2018 to 2019. We also analysed data from the 2019 Illuminating Hidden Harvest project. The study relied on the gendered agrifood system and aquatic food climate risk frameworks to guide on literature search, review, and data analyses. Our findings show that intersecting identities disadvantage certain AFS actors, particularly young women from minority ethnic groups, and create challenge for them to manage and adapt to climate shocks and stresses. Examples of gender-responsive and transformative interventions are highlighted from our review to showcase how such intersectional disadvantages can be addressed to increase women’s empowerment and social and gender equality.
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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 | 0,010 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,009 |
| Communication savante | 0,007 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».