Determining Factors Influencing Livelihood Strategies Decisions of Coastal Fishermen in Pulau Pangkor, Malaysia
Notice bibliographique
Résumé
This article examines factors influencing varying decisions made on livelihood strategies amongst coastal fishermen in Pulau Pangkor, in the state of Perak in Peninsular Malaysia. Two livelihood strategies - Livelihood Intensification and Livelihood Diversification - were chosen as the key dependent variables. The seven independent variables were social demographic, trend of income, coping strategies, risk associated with fishing activities, willingness to venture, willingness to learn and sustainable income. Since there were more than one dependent variables, and using a newly-developed framework, Structural Equation Model (SEM) was used to assess the relationship between each independent variable and dependent variables. The findings of this research demonstrate that (1) education level, level of income versus expenses, trend of output, coping strategies adopted, risk associated with fishing activities, and sustainable income are significant factors affecting fishermen’s choice of livelihood intensification strategies, while (2) education level, level of income versus expenses, trend of output, and willingness to learn are significant factors affecting their choice of livelihood diversification strategies. The findings then were used to build the Livelihood Strategies Determinant Framework (LSDF), which is more appropriate for the coastal fishermen of Pulau Pangkor.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».