Retrenchment under climate-driven risks in subsistence farming communities
Notice bibliographique
Résumé
Increasing climate risks introduce new sources of uncertainty to smallholder farmers' livelihood decisions. While farmers in different development contexts tend to accurately perceive long-term climatic trends, livelihood diversification as a climate resilience strategy has generally lagged behind awareness of climate risks. In this study, we investigate potential mechanisms behind this lagged response through a survey of 500 farming households in Nepal's Chitwan Valley, a region that is highly dependent on subsistence agriculture and highly exposed to several climate-driven hazards. Specifically, we employ a suite of cross-sectional and time series econometric techniques to analyze how farmers' information sources, social capital, and previous exposure to climate hazards shape climate risk perceptions and livelihood decisions. We find that climate-driven risks are highly salient to household perceptions of farming risks; however, they also drive higher perceived risks of common livelihood diversification strategies, including rural-urban migration and off-farm employment. Further, while farming households generally maintain diversified income portfolios, exposure to droughts and/or floods leads to persistent increases in the reliance on farming income, which we term a "retrenchment" response. We find evidence for both financial and psychological mechanisms behind this response, which may exacerbate environmentally driven poverty traps. Our results indicate that efforts to build farmers' resilience to climate risks should especially account for perceived risks of livelihood alternatives, financial constraints, and loss-averse behavior in response to income shocks. Supplementary Information: The online version contains supplementary material available at 10.1007/s11111-025-00493-8.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».