Experience and perception of climatic hazards as drivers for adaptation strategies in coastal communities of Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
The adoption and implementation of adaptation measures has emerged as a major approach to reducing the impact of climate change and the associated risks to livelihoods. Individual perception is likely to influence considerably the willingness to adopt such measures in response to current and anticipated extreme climate conditions. This study analyzes factors intensifying climatic hazards-induced stress on livelihoods and the underlying motivations driving the adoption and implementation of adaptation measures with an empirical investigation in Bangladesh’s coastal communities of Satkhira district. Two participatory rural appraisal tools—key informant interviews and focus group discussions—were employed for data collection. The findings revealed that cyclones, floods, salinity intrusion, and waterlogging were the primary climate-related hazards experienced by coastal dwellers. Local stakeholders reported that climatic factors coupled with anthropogenic activities resulted in major disruptions to the freshwater supply, causing severe scarcities of water for drinking and irrigation. These experiences and perceptions have effectively motivated locals to adopt and implement adaptation measures, such as crop diversification and the use of climate-smart crop varieties. This research underscores that community engagement, equitable resource distribution, and knowledge enhancement at the community level in policy formulation are critical to achieving the desired outcomes of adaptation.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».