Adapting to climate change on the farm: Experiences of small-scale ecological farmers in two regions of China
Notice bibliographique
Résumé
While ecological practices are widely recognized as effective strategies for addressing climate change, their adoption among smallholders is significantly influenced by the experiences of early adopters such as small-scale ecological farmers. Despite this important factor in adoption, few empirical studies have examined how small-scale ecological farmers experience climate change and evaluate the effectiveness of their ecological approaches. Drawing on data from in-depth interviews, farm visits and surveys with 28 ecological farmers in China, we develop an integrative analytical framework that uses farmers’ own narratives to examine how they perceive, are impacted by, and respond to climate change at the farm level. We found that beyond direct impacts on crop yield and quality, ecological farm productivity was undermined as climate shocks disrupt agroecosystems, damage farm facilities, and pose health risks to farm workers. In response, farmers apply diverse ecological practices alongside socio-economic measures to build resilience. While the paper demonstrates the adaptive value of ecological practices, it also reveals that their broader and successful adoption among smallholders is contingent upon overcoming substantial economic, social and institutional barriers. The study highlights the potential of bottom-up, farmer-led initiatives and advocates for targeted policies and services tailored specifically to the needs of ecological farmers.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 |
| 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 ».