Climate Change and Ecosystem Services: A Participatory Approach in a Brazilian Mountainous Region
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is present in all sectors of global societies, causing various damages, including to agriculture. In this process, understanding the perception of the most affected population and including them in decision-making is a matter of social justice and a more assertive path. Aiming to obtain subsidies for better adaptation to climate change in family farming, this study established a methodology for evaluating the risks of climate change impacts on ecosystem services, related to water and food security, under the perception of rural actors in the mountainous region of the Rio de Janeiro state, Brazil. The methodology consisted of five steps, including the application of the questionnaire to 29 rural actors and ending with validation of the results in a focus group. The main results obtained were that the interviewees perceive the risks of the impacts of climate change in ES, both related to water and food security. Additionally, 24.14% of interviewees mentioned that their family has a monthly income below the Brazilian minimum wage, which exposes their food insecurity. In relation to water security, the risks classified as Very High were mainly in relation to low per capita investments in adaptation policies and infrastructure for environmental protection, between others. The use of many chemical inputs in agriculture also highlighted as a risk to water and food security. Regarding the methodology, it concluded that it was effective in obtaining the perception of the rural actors interviewed regarding the impacts of climate change on ecosystem services at a local scale.
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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 | 0,008 | 0,005 |
| 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 | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».