Equity in resilience: a case study of community resilience to wildfire in southwestern Oregon, United States
Notice bibliographique
Résumé
In the fire-prone and fire-adapted landscape of the Rogue River Basin of southwestern Oregon, communities mobilize to prepare, respond, and recover from wildfire while modifying the current social and ecological system. Marginalized communities are often most affected and least prepared for disturbances of this kind, where racism, colonialism, and structural equities prevent meaningful inclusion and equitable allocation of resources. This research centers these voices in an empirical study of the situated resilience of the Rogue River Basin, rooted in the work of community-based organizations, land managers, conservation organizations, and private contractors. We take an embedded and qualitative approach, considering resilience “of what to what,” “for whom,” “by whom,” and “how” within the confines of the Rogue River Basin. We engaged those most affected by wildfire in the process of designing research, detailing experiences, and shaping outcomes. Relying on descriptive accounts and perceptions of what constitutes community resilience to wildfire, this research shows resilience is context-dependent with different paths to resilience for different groups. We co-produced multiple attributes of resilience, and describe how cross-cutting themes within attributes indicate perceived shifts from less-resilient to more resilient system states. For those in the Rogue Basin, more resilient systems involve local engagement in decision making, acknowledgment of the value of non-dominant knowledge systems, and reciprocity and shared resources between the community’s most vulnerable. We found that as actors sought more radical change through the creation of new systems, their capacity to address social inequities grew. Moreover, outcomes of this research challenge decision makers invested in community resilience to consider who benefits and is burdened not just by disturbance itself, but policies and programs designed for preparation, response, and recovery. Ultimately, in relying on lived experience, we construct policy and management recommendations in service of the communities most affected.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,013 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».