Dual Challenge of Climate Change and Misinformation: How Misinformation Shapes Vulnerability and Adaptation in Rural Communities in Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
In climate-vulnerable regions such as Pakistan, timely and accurate information is crucial for agricultural decision-making. However, misinformation has become a significant barrier to climate change adaptation, particularly in rural Punjab where farming communities depend heavily on institutional services. This study reinterprets the Model of Proactive Private Adaptation to Climate Change (MPPACC) by expanding the concept of social discourse to include misinformation as a central influencing factor. The research investigates how misinformation shapes climate change perception, perceived vulnerability, and adaptive capacity among rural farmers in Pakistan, with the aim of improving understanding and informing policy for more effective adaptation strategies. A mixed-methods design was employed, combining household surveys, focus group discussions, and key informant interviews in a highly climate-vulnerable region. Quantitative data were analyzed using descriptive statistics and regression analysis, while qualitative data were examined through thematic analysis. The study was guided by an enriched version of the MPPACC framework. Results show that access to credible agricultural information improves farmers’ perception of climate trends, whereas misinformation—particularly from informal sources—distorts risk perception and heightens vulnerability. Offline misinformation negatively influenced temperature perception, while digital misinformation had a stronger effect on off-farm adaptation capacity. Overall, misinformation intensified perceived vulnerability and reduced adaptive capacity. The study extends the MPPACC model by demonstrating that misinformation functions as both a structural and cognitive constraint within social discourse. This reconceptualization highlights the importance of information ecosystems, not solely physical or economic factors, in shaping adaptation behaviors. Practically, the findings emphasize that strengthening extension services, promoting digital literacy, and countering misinformation through localized, trusted networks can significantly enhance farmers’ adaptive decision-making. Policymakers and development practitioners should prioritize accurate and accessible communication strategies as a core component of climate resilience efforts in rural settings.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».