Vulnerability and adaptation on the icecap’s edge: farming communities in subarctic South Greenland
Notice bibliographique
Résumé
Variability in climate and weather conditions and socio-economic shifts are dramatically altering the landscapes and livelihoods of peoples of the northern high-latitudes. Such escalating trends have distinctive consequences at the local and regional scale and the ability to adapt to such rapid changes will challenge cultural, social, and economic systems across Arctic regions. Using a cultural landscape approach, this study provides an in-depth qualitative analysis of sheep farming communities in subarctic South Greenland. Our study centers local voices and helps document shifting weather-related and other socio-economic challenges. We interview four farming households, one historian, and one local economic development expert to understand the broader context, the challenges and vulnerabilities, and the persistence of agriculture in this high north region. Our analysis reveals four overarching themes influencing the sustainability of sheep farming: (1) multi-generational farming heritage, (2) reciprocity and community support, (3) shifting weather and climate influences and farming livelihoods, and (4) farm operations and new opportunities. Findings from this study fill a gap in the literature on local and regional impacts of weather and socio-economic shifts in remote regions. Through the inclusion of local Inuit and other voices, we document how geographically dispersed subarctic communities are adapting to broader shifts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 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 | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».