Climate change perception, adaptation, and constraints in irrigated agriculture in Punjab and Sindh, Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Pakistan's irrigated agriculture suffers from climate change due to its high exposure to climate extreme events and the low adaptation of its farming systems. Understanding the human aspects of adaptation decisions in a vulnerable climatic environment is integral for policymakers who want to enhance farmers’ adaptive capacity. This study investigates how farmers perceive climate change and what adaptation strategies they consider. Furthermore, we assess the enabling and constraining factors influencing farmers’ adaptation decisions. We conducted in-person interviews with 800 farmers across Pakistan's irrigated districts of the Punjab and Sindh provinces. We used a standardized questionnaire to gather primary cross-sectional data, which we analyzed with descriptive statistics. The results show that farmers in the Indus Plain have noticed changes in climate extremes along with longer summer and shorter winter seasons during the last ten years. Most farmers are aware of adaptation options and have already applied some measures. However, the dominant adaptation strategies differ between regions. The farmers in Punjab have primarily adopted crop and farm management practices, while farmers in Sindh have focused on implementing irrigation measures. In both provinces, farmers regarded rainwater harvesting as the least adopted strategy due to perceived lower effectiveness and practical challenges. The main constraints in the region are a lack of financial resources, water scarcity, and poor soil fertility. Farming decisions are primarily influenced by the availability of financial capital, and specific challenges such as variable rainfall patterns and rising temperatures. Our findings can help policymakers design better policy instruments that account for farmers’ perceptions, motivations, and constraints and are thus more effective in promoting sustainable farming practices in Pakistan.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».