Perceptions, Impacts, and Adaptation to Climate Change Among Farmers in Jumla District, Nepal: A Community Survey
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the perceptions, impacts, and adaptation strategies of rural households in Jumla District, Nepal, in the context of climate change.A structured survey of 56 households conducted in March to June 2025 revealed that most respondents were male-headed (69.6%),Chhetri ethnicity (62.5%), and primarily engaged in agriculture (69.6%), with low educational attainment (23.2% illiterate and 42.9% primary level).Apple was the dominant crop (69.6%), yet all households reported yield declines and altered crop calendars due to observed climatic changes, including rising temperatures (100%), erratic rainfall (100%), and reduced snowfall (92.8%).Agricultural productivity was further constrained by fungal diseases such as late blight in potato (80%), papery bark canker in apple (64.1%), and anthracnose in beans (61.5%).Beyond agriculture, 85.71% of households collected medicinal plants, mainly Yarshagumba (Ophiocordyceps sinensis) (58.33%), though 85.41% reported reduced availability.Correlation analysis indicated strong linkages between climate change awareness, declining medicinal plant availability, reduced household income, and increased migration, while education was associated with greater awareness and reduced reliance on migration.Migration was universal, with temporary movement dominating to Kathmandu, Surkhet, and Nepalgunj, largely for education and market opportunities.These findings highlight a feedback loop where climate change reduces resources, undermines income, and compels migration, underscoring the need for integrated adaptation strategies to strengthen resilience in high-altitude farming systems.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».