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Enregistrement W4402780495 · doi:10.4236/oalib.1111906

Stories from the Front Line: Coping Strategies for Flood Disasters among the Dinka Community of Bor County, South Sudan

2024· article· en· W4402780495 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueOALib · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisaster Management and Resilience
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesScheme for Promotion of Academic and Research CollaborationInternational Development Research Centre
Mots-clésFront lineFlood mythCoping (psychology)GeographySocioeconomicsFront (military)Ancient historyGender studiesHistorySociologyArchaeologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The frequency of floods in Jonglei State, Bor County of South Sudan has significantly increased in recent times due to climate change.Bor County has the highest frequency of floods, making this area highly vulnerable.We conducted a qualitative study in five Payams of Makuach, Anyidi, Baidit, Kolnyang and Jalle.A total of ten Focus Group Discussions (FGDs) and twenty Key Informant Interviews (KIIs) were conducted.We used trained research assistants (moderator and note taker) to collect data.All research tools were initially translated to local Dinka language.All discussions were audio taped, and were transcribed verbatim before analysis.We explored both coping strategies and underlying causes of vulnerability.Data were analysed using latent content analysis through identifying codes from which basis categories were generated and grouped into themes.Results of the study show that the positive coping strategies used to deal with floods in Bor County included: adoption of good farming methods, support from government and other partners, livelihood diversification and using indigenous knowledge in weather forecasting and preparedness.Relocation was identified as unsustainable because people often returned back to high-risk areas due lack of public participation in decision making.The main causes of vulnerability were: poverty, lack of formal education, people inhabiting high risk areas, lack of formal education and knowledge on flood preparedness and, cultural beliefs affecting people's ability to cope.This study has revealed that deep rooted links to poverty, lack of formal education and low levels of knowledge on flood preparedness were responsible for failure to overcome the effects of floods in vulnerable areas of Bor County.However, support from the government and implementation partners was identified to be effective in enabling the community to reduce the negative effects of floods.This calls for high impact innovative interventions focused on addressing these underlying causes as well as public participation of all stakeholders in scaling How to cite this paper:

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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