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Enregistrement W7036918283

From Crisis to Community: Exploring Informal Leadership and Rural Women in Community Resilience and Community-Based Adaptation to Climate Change

2023· other· en· W7036918283 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueThe Atrium (University of Guelph) · 2023
Typeother
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueMarine Biology and Ecology Research
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial capitalPsychological resilienceClimate changeAdaptation (eye)Community resilienceResilience (materials science)Natural disasterPosition (finance)Developing country
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As climate change continues to threaten the most vulnerable communities, strengthening community resilience and engaging in adaptation methods is critically needed. Developing countries and rural communities are often most susceptible to climatic impacts, and with the increased frequency of natural disasters and unpredictable weather causing concern for agricultural practices and exacerbation of inequalities, community resilience and community-based adaptation plans are of the utmost importance. Informal leaders are members of communities that hold no formal position within institutions or policy-making decisions, yet they hold great responsibility in the success of community capacity and strengthening of social capital. Rural women, more specifically, bring unique experiences and contextualized knowledge that contribute to creating sustainable community-based adaptation methods within rural communities. This research aims to better understand rural women in developing countries and their role as informal leaders for community-based adaptation and responses to global climate change. This paper serves as an introduction to how informal leadership and social capital drives the success of community-based adaptation to climate change within rural communities in developing countries, with an emphasis on women-focused experience and contextualized knowledge.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,007
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,130
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,127 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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