Reconsidering disaster resilience: a nonlinear systems paradigm in agricultural communities in Southern Africa
Notice bibliographique
Résumé
Disasters continue to have a dramatic impact on lives, livelihoods and environments communities depend on. In response to these losses, the global community has developed various theories, assessment methodologies and policies aimed at reducing global losses. A contemporary outcome of these interventions is to build the disaster resilience. However, despite the disaster resilience-building endeavours espoused by policies, theories and methodologies, very little progress is being made in reducing disaster losses. This paper argues that a possible reason behind the limitations of current resilience-building policies and methodologies could be that most of these policies are based a mechanistic scientific paradigm that places an emphasis on system components that are perceived to build resilience and not the function of systems as a whole. This often leads to resilience-building initiatives that are based on a ‘one-size-fits-all’ approach. This paper argues for the use of a complex adaptive systems approach to building resilience. This approach argues that contextual factors within different social systems will have a nonlinear affect on disaster resilience-building efforts. Therefore, it is crucial to move away from ‘one-size-fits-all’ approaches to more flexible approaches to building resilience. These hypotheses are tested by means of a correlation statistical analysis of agricultural communities in Southern Africa. Results of this analysis indicate that unique resilience profiles are evident in almost all of the communities studied. This indicates that resilience is not the same for everybody, and that resilience-building endeavours should be flexible enough to be adapted for different contexts.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».