Building Local Resilience To Climate Change Vulnerability In Small-Scale Fishery Communities Of Lake Volta, Ghana.
Notice bibliographique
Résumé
Climate change affects fishing globally, and the world’s 100 million small-scale fisheries (SSF) are no exception. Despite the high number of SSFs worldwide and their significant economic contributions, SSFs often go understudied. The SSF sector continues to suffer from rapid depletion of fish resources due to climate change, affecting livelihoods and increasing their vulnerability worldwide. This study aims to understand the climate vulnerabilities experienced by SSFs communities, the challenges to building resilience, and the nature of governance responses needed to address impacts in Lake Volta, Ghana. A qualitative research method was used in gathering information for this research. Secondary data collection methods were used instead of primary data collection due to the Covid-19 pandemic. A systematic literature review was used with the help of a reference management tool known as the Zotero to collect, analyze, and organize existing literature using search engines. Also, the pragmatic worldview and I-ADApT framework are adopted to understand the various variations of adaptations, governing systems, vulnerabilities and resilience strategies in SSFs communities affected by climate change. The study found that communities adapt to climate change impacts by diversifying their livelihoods and migrating to cities for alternative employment. However, their strategies are not integrated into policymaking and adaptation policies. The results of this study support designing policies fostering community adaptation and resilience and exceptional attention to local knowledge and participation in decision-making. The study recommends that policymakers embrace the essence of enhancing alternative livelihood strategies for the fishing communities in Lake Volta to help combat the effects of climate change. To this end, this study identifies the following as strategies to enhance adaptation and resilience through policy-making: facilitating the transition to alternative livelihoods, strengthening and building local capacities to reduce risk and vulnerability, responding to income uncertainty and fish stocks variations by countering climate change effects.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».