Meeting climate change challenges in coastal Bangladesh: A study of technology-based adaptations in water use in Satkhira District
Notice bibliographique
Résumé
Climate-change-induced stress impacting water availability is a major threat to agriculture and livelihoods in low- and middle-income countries (LMIC), including Bangladesh. While technology-based adaptation measures can mitigate the effects of such stresses, and help to build community resilience, evidence-based research on this topic is scant. In consideration of this gap, using the southwestern coastal communities of Bangladesh as case study, the present study investigates empirically the dynamics of technology-based adaptations that affect the availability of water for drinking, domestic, and agricultural purposes. To this end, the efficacy of various technologies, adoption processes, accessibility, and societal resource distribution disparities is examined. Field-level primary data were collected in Kaliganj Upazila of Satkhira District—one of most vulnerable areas in Bangladesh—chiefly using three Participatory Rural Appraisal tools: a household survey (n = 300 households), Key Informant Interviews (n = 15) and Focus Group Discussions (n = 6). The findings of our investigation revealed that shallow tube wells (23.7%), deep tube wells (59.0%), rainwater harvesting (37.3%), pond sand filters (6.3%), reverse osmosis (37.3%), low-lifting pumps (38.0%), and deep submersible pumps (8.0%) were the technologies most often employed to address water-related needs; these measures significantly reduced climate-induced water stress. Significant variation in water source-dependency between two study Unions was found (P < 0.05). Community-based organizations, neighboring community members, and electronic media played a critical role in the diffusion of technology, mainly through their ability to raise awareness of these adaptation options, while affordability was identified as being vital to the ability to use technology to access water. This research underscores that advancing technology and deploying it in climate-vulnerable areas is not sufficient for achieving the desired outcomes of technology-based adaptations; also, it is necessary to ensure equitable access by various socioeconomic groups to water usage for attaining climate change adaptation goals in LMICs, like Bangladesh.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».