Integrating Climate Change Adaptation and Water Resource Management into Educational Curricula: A Case Study of Balochistan
Notice bibliographique
Résumé
Balochistan, Pakistan's largest and most geographically diverse province, is facing increasing pressure from the intensifying effects of climate change. The province's arid climate, low water infrastructure levels, and dependence on climate-sensitive sectors like agriculture and livestock make it particularly vulnerable to environmental stress. Recurring droughts, erratic rainfall, rising temperatures, and extreme weather events have destabilized traditional farming systems, depleted water reserves, and amplified socio-economic vulnerabilities across rural regions. The purpose of this study is to extensively examine the impact of climate change on the agricultural yield and water resource availability in Balochistan, focusing particularly on drought trends, flood trends, and seasonal water imbalance. Findings indicate that although many adaptation actions—such as the distribution of drought- resistant crops, contemporary irrigation methods (i.e., drip and sprinkler irrigation systems), and the establishment of early warning systems—have been undertaken, their impacts are limited by policy fragmentation, low levels of investment, institutional weakness, and minimal community involvement. Furthermore, the over-extraction of groundwater and water pollution continue to increase health risks and reduce agricultural productivity. This study reechoes the urgency for an integrated water resource management (IWRM) structure, robust institutional capacity building, improved governance arrangements, and dynamic community participation in the design and implementation of climate adaptation strategies. Strengthening inter-agency coordination and investment in climate-resilient infrastructure will be critical to long-term sustainability and resilience in Balochistan.
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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 | 0,001 | 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 ».