Re-conceptualizing climate maladaptation: Complementing social-ecological interactions with relational socionatures
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Notice bibliographique
Résumé
• Climate maladaptation is often studied using an “interactional ontology.” • “Relational ontologies” deepen the nature, causes, and redressal of maladaptation. • Maladaptation is constituted through dynamic material and discursive relations. • A case from Maharashtra, India demonstrates the necessity of relational approaches. Cases of climate maladaptation are increasingly documented. Its identification and redressal has become a priority for researchers and policymakers concerned with climate vulnerability reduction. The ability to address climate maladaptation hinges on being open to its diverse causes, manifestations, and impacts. This study argues that climate maladaptation analyses are dominated by an “interactional ontology”—the understanding that it can be explained as an observable outcome from how separate social, economic, and political systems interact in moments of time. Consequently, efforts to curb climate maladaptation often target the institutional contexts (e.g., rules, regulations) understood as enabling adaptation practices to aggravate climate risks. But this only captures a partial aspect of climate maladaptation, neglecting underlying causes and processes. We argue a “relational ontology” can complement the “why and how” of maladaptation. A relational ontology understands climate maladaptation as an evolving process constituted through dynamic material and discursive relations, versus an observable outcome from separately interacting systems. By analyzing how adaptation initiatives are related to, framed, and politicized, assembly processes are rendered visible. To demonstrate this, we study the Government of Maharashtra’s (India) Jalyukt Shivar Abhiyan , a program aimed at increasing water conservation to “free” 20,000 villages from drought impacts. From our theorization and empirical case, we discuss how a relational ontology contributes to debates in the climate maladaptation literature and invites approaches for mitigating this phenomenon.
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Prédiction distillée sur la base complète
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 découle