Pathways of household adaptiveness to climate risk: A survey in a semi-arid region of Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Communities in semi-arid regions, including farmers and livestock holders, are more likely to suffer from environmental stresses due to climate change volatility. Therefore, understanding the diverse pathways to community resilience and adaptability is imperative. This study explores the pathways of household adaptiveness to climate risks on Sumba Island, a semi-arid region in Eastern Indonesia characterised by smallholder livestock farming and frequent climate-induced disasters. It investigates the strategies employed by rural households to cope with climate-related events and defines household adaptability as the capacity to prepare for and respond to shocks through actions such as accumulating savings and diversifying livelihood portfolios in anticipation of climate crises. The research hypothesises that prior disaster experience, place attachment, social capital, participation, and social protection are key predictors of household adaptiveness. Using structural equation modelling analysis conducted with SmartPLS software, the study analyses data collected from a survey of 300 households across ten villages located in coastal, inland, and suburban areas of East Sumba. Findings suggest that prior disaster experience and social protection are stronger predictors than other variables, serving as direct pathways to household adaptiveness to climate change risks. The study implies that effective adaptive social protection policies can foster community engagement and enhance household adaptability and resilience in disaster-prone regions.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».