Save Us Before We Die: Unmasking Socioecological Systems Complexities and Their Implications On Coastal Fishers’ Livelihoods in Select Regions Of Yunlin, Taiwan
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper ranks among the initial empirical studies to explore the complex socioecological system (SES), dynamics, shifts, and their ramifications to coastal fisher communities in Taiwan. Participatory interactions with 38 respondents in Yunlin and ocean environmental data across Taiwan from 2010 to 2020 were utilized to capture SES vulnerability and resilience options for Yunlin, Taiwan. Findings revealed that Yunlin possesses valuable coastal resources that determine livelihood activities and SES functioning. The dominant fisheries resources have created unique livelihood identities, bonds, and SES networks among actors. SES and fishing-livelihood interactions are shaped along familial, community, and long-established ties. However, demographic shifts, for example, aging fisher and migrant youth populations, are altering SES interactions. With sea surface temperatures increasing by 1°C, bleak fishers’ livelihood futures are projected. This is worsened by massive ocean renewable energy projects, catapulting into declining livelihood benefits and coastal resource access. To mitigate these threats, diverse livelihood empowerment and SES resilience options are proposed. To expound these options, a co-designed sustainable coastal community system pathway with six critical resilience perspectives is developed. Enhancing SES and coastal communities’ resilience requires a holistic understanding of micro-level SES dynamics. Thus, coastal communities’ re-engagement and cross-sectional transdisciplinary research are needed. These could re-evaluate diverse spatial-temporal SES vulnerability dynamics and create better resilience perspectives for coastal fisheries and other livelihood sectors.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle