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Enregistrement W7020697794

Migration and adaptation: The impact of migration on women’s adaptive capacity in the Mahanadi Delta, India

2024· other· en· W7020697794 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueePrints Soton (University of Southampton) · 2024
Typeother
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueFinancial Literacy and Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDepartment for International DevelopmentUniversity of SouthamptonInternational Development Research Centre
Mots-clésAdaptive capacityIntersectionalityClimate changeEmpirical researchCitizen journalismPsychological resilienceGender relationsAdaptation (eye)Population
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The climate-migration debate has an overwhelming focus on the implications of environmental stressors for migration decision-making. A growing consensus among migration scholars points to a multi-causal relationship where environmental factors interact with others in complex and often unpredictable ways. There is a less explored, yet expanding, discussion on the role of migration as adaptation strategy. Increasing attention has been given to investigating the impact of migration on migrant-sending communities’ and households’ capacity to cope with environmental stresses and shocks. The gender dimension of the migration-adaptation relationship is, however, largely overlooked. Empirical studies that explore the gender differentiated effects of migration on adaptive capacity are lacking, and understandings of the migration and environment linkages at intra-household level are limited. Using the hazard-prone areas of the Mahanadi delta, in India, as a case study, this research seeks to address this gap by exploring the relationship between migration, gender and adaptive capacity. This study investigates how migration shapes and power dynamics and how this, in turn, affects women’s adaptive capacity to climate change in migrant-sending communities and households. In contrast to traditional binary approaches, it explores gender through the lens of intersectionality to unpack the multiple dimensions of power and contextualise the analysis in the broader spectrum of social identities and relations of caste, age, marital status and class. The primary methods of data collection were in-depth interviews, focus group discussions and gender-sensitive participatory rural appraisal (PRA). The combination of these tools delivered gender disaggregated understandings of adaptive capacity which are otherwise confined to homogenised analysis. Findings show that men and women face different everyday constraints that shape their views on the determinants, needs and priorities to enhance their well-being and capacity to adapt to climatic shocks and stressors. The analysis of power and social structures highlights some of the root causes of this differentiation and its dynamic nature. The processes shaping vulnerability, power and inequality are continuously renegotiated through migration through changes in household structures, roles and responsibilities. The study in fact points out that migration has different implications for adaptive capacity by influencing its barriers and opportunities with mixed effects among men and women in the areas of origin, depending on their caste, age, class and position in the household. This thesis argues that the ‘migration as adaptation’ discussions should put a greater emphasis on socially differentiated impacts, beyond economic and assets-driven assessments and with attention to intra-household dynamics. Moreover, this study highlights the need to develop approaches to the analysis of adaptive capacity able to capture less tangible aspects related power, inequality and subjective well-being. It finally underscores the importance of strengthening coherence and collaboration across the fields of migration, adaptation and gender in both academic and policy discourses.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,179 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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