研究

衡量农村社区韧性:案例研究在新西兰和佛蒙特州,美国

• 文摘
• 介绍
  • 定义关键概念
  • 为什么测量弹性?
  • 本研究
• 方法
  • 的目标是
  • 位置
  • 指标数据
  • 参与招聘和薪酬
  • 工厂方法
  • 数据的局限性
  • 数据整理和分析
• 结果
  • 社区的认知弹性(韧性维度和整体)
  • 关系维度的弹性整体弹性
• 讨论
  • 社会认知的弹性
  • 社区观念和官方统计数据之间的相关性
  • 限制
  • 为未来的研究领域
• 对这篇文章
• 确认
• 数据可用性声明
• 文献引用

介绍

在过去的十年里,已经有越来越多的工具用于社区恢复力评估,试图衡量社区弹性以一种一致的和结构化的方法(2016·沙里夫)。然而,跨学科的定义、方法和方法不同,导致缺乏共识关于可接受的(更不用说最佳实践)方法测量社区韧性(罗宾逊和卡森2016·沙里夫2016年,壮族et al . 2018年)。此外,有人认为,这些工具确实存在不充分反映动态,多方面的、嵌套的本质心理和生态系统(壮族et al . 2018年)。

目前有几种常见的方法来衡量社会适应力(壮族et al . 2018年)。首先,使用量化指标作为韧性指标在一个给定的实体规模(威尔逊2012)。例如,在城市层面,统计数据,如人口变化,平均收入,获得医疗服务的可聚合和用来度量弹性。这种方法的好处就是允许随着时间比较的地方;然而,这不是很有用的考虑弹性阈值,跨尺度相互作用,在尺度和组件(铣刀等。2014年,壮族et al . 2018年)。还有一个问题是如何准确的指标作为结构的代理措施他们正试图捕获,当内在的主观性指标选择和每一个构件是如何加权(威尔逊2012年,铣刀等。2014年,佩恩et al . 2019年)。然而,指标仍然是一个关键的工具建立一个基地的照片韧性降低复杂性的决策、指导资源的优先级(威尔逊2012)。

第二,参与式方法被用来提取叙述从关键利益相关者,然后用来描述系统的变更(例如Sendzimir et al . 2008年)。虽然这种方法提供了一个富有,比第一种方法全面地了解,它不允许社区韧性或比较的量化。它还涉及到主观的一种价值主导型的,与这一过程可以外推到不同的上下文中。

最后,一些尝试测量已经超越了“地方”规模考虑系统的非线性方面如何影响连接系统。例如,他们检查政策或市场变化如何影响农场,因此,他们的社区的弹性(例如,adg et al . 2009年)。这些方法承认复杂性但很难应用于上下文提供一致的措施,因为他们往往涉及问题分析。刀(2016:743)恰当地描述了“魔鬼总是在细节中……没有万能药或一刀切的工具测量弹性,由于行动的范围,环境、目的和学科参与进来。”

关注国际发展弹性,定量和定性方法通常被认为是(巴雷特2014年Constas, Constas et al . 2014年)在多个尺度和交互(Constas et al . 2014年)。然而,弹性的国际发展还存在一些的问题如何测量,监测和评估弹性,特别是有关干预措施,旨在减轻贫困和其他压力(野猪et al . 2015年)。这样的挑战尤为重要的持续出现的生态压力和冲击。

我们的研究承认差距在文献:量化测量过程的不发达社区韧性,特别是在上下文之外的自然灾害和恢复,和跨多个类型的弹性(壮族et al . 2018年)。即使在灾难和恢复环境,没有广泛的弹性模型,在社区一级测试经验(铣刀et al . 2008年)。这种差距包括缺乏弹性阈值识别方法或“引爆点”,意味着测试代理的弹性措施是否准确的表征。在这里,我们试图提供证据的概念,在两个不同的国家,社会适应力可以以量化的方式,辅助定性信息收集过程。

定义关键概念

衡量一个社区的韧性,它定义术语社区是至关重要的。社区是一个非常有争议的文学(Mulligan et al . 2016, 2016·沙里夫);对于本研究,我们采用一个务实的定义,认为空间方面和社会互动。这里,社区是指社会系统相互作用,发生在一个定义的位置(威尔逊铣刀等。2008年,2010年)。这个定义的空间分量是至关重要的,因为它允许使用弹性数据在空间和提供了一个边界(威尔逊2010年,罗宾逊和卡森2016)。承认,然而,这个边界是流体和可能随时间变化(Mulligan et al . 2016年)。社会互动也是一个社区的关键;社区嵌入,在多尺度,一个人可能是多个社区的成员(Mulligan et al . 2016年)。通过这种方式,如果一个人所在镇外的一个小镇,但使用设施,设备,和社交,人是包含在镇上的社区的定义。

它定义弹性也很重要,因为定义内部和之间的不同学科(2016·沙里夫)。在这里,我们定义弹性为“社区组织的能力来应对外部压力和干扰,由于社会、政治、和环境变化”(adg 2000:347)。我们的重点不是在发生自然灾害的情况下弹性和恢复但缓慢的变化,比如农村人口减少,气候变化和政策变化(威尔逊2012)。beplay竞技,重点是社区的心理链弹性而不是生态。因为缺乏文学在这个特定的区域,然而,我们也考虑一些文学从灾难和恢复空间。

与社区一样,弹性不是静态的但可以改变;它不是孤立在一个规模,但嵌套(2014年Darnhofer,罗宾逊和卡森2016年Constas et al . 2014年)。韧性也是多方面的,包括一系列的维度,分别称为因素,资本,资源和优势在文献中(2012年约旦和Javernick-Will Matarrita-Cascante et al . 2017年)。这些维度可以描述在一般层面,如社会、经济、制度、文化维度的韧性,或者,他们可以更详细地描述,如社会资本、经济发展和社区能力(诺里斯et al . 2008年)。被特定的关于这些方面的问题或组件之间的弹性是竞争模型和思想流派哪个尺寸是正确的。特异性也是一个障碍模型的使用在不同的上下文中,比如disaster-and-recovery之间的上下文和缓慢的变化,影响社会适应力。

最后,还有不同的方法保持弹性,如“反弹”或“向前跳跃”(罗宾逊和卡森2016)。国际发展的文学,经常被视为弹性吸收,适应性、变革能力(Constas et al . 2014年)。然而,鉴于我们的重点在两个高收入国家,我们使用的概念反弹和跳跃前进。意味着社会反弹之前试图回到它原来的状态发生干扰。社区成员,反弹可以引用的元素与过去自我同一性和连续性。相比之下,跳跃前进意味着社区试图适应变化和转移到一个新的国家后干扰(Matarrita-Cascante et al . 2017年)。这个概念并不认为弹跳比反弹,而是有选择的方法保持弹性系统面对的冲击(威尔逊2012)。

为什么测量弹性?

测量弹性有多方面的原因,根据不同的上下文。首先,韧性测量可用于基准的一个社区,对本身随着时间的推移,或与其他社区可能会遇到类似的问题。基准测试可以协助跟踪一个社区的韧性轨迹随时间和测量活动旨在提高韧性的影响(Matarrita-Cascante et al . 2017刀2016年,·沙里夫2016)。做一个盘点的韧性也可以协助帮助决策者优先领域支出,当有有限的资源(施泰纳和Markantoni 2014)。衡量一个社会的适应力和反馈结果在一个可访问的方式还可以使社区成员采取行动来改善自己的韧性,这样测量弹性可以干预提高韧性,内部(2016·沙里夫)。有文献中讨论的程度应该测量弹性,。我们承认这场辩论,尤其是减少单个指标或指标忽略了弹性内弹性系统的复杂性和社区(昆兰et al . 2016年)。我们的方法是设计考虑的范围明确不同类型的弹性和理解的程度指标这些弹性组件与社区的观点。结果,我们相信我们的工作增加了身体的研究评估弹性的复杂性和相关的能力指标和指标充分捕捉这多个系统和弹性。

本研究

我们的研究提供了概念证明,在两个不同但可比国家,社会适应力可以量化。我们采用了一种混合方法的方法,承认和探索每个社区的独特性,同时也提供了一个量化每个社区的弹性(威尔逊2012)所倡导的。我们承认的价值这两位的语音学的角度,假设有价值指标的使用,以及在理解社区的复杂性的叙述,可以从内部对一个社区(罗宾逊和卡森2016)。我们应用的弹性框架Fielke et al。(2017),这个故事建立在先前的研究,包括社会资本框架(金刚砂et al . 2006年)探索弹性的概念(图1)。弹性的弹性框架检查五个人维度,即。,social, cultural, environmental, institutional, and economic, as well as external factors or drivers affecting communities (Table 1). The resilience framework (Fig. 1) assumes three important things about community resilience, which we test further in this research: (1) resilience is quantifiable, both at the individual dimension level and overall; (2) overall resilience is a combination of the multiple dimensions of resilience (a hypothesis we test); and (3) resilience dimensions have thresholds. Although we do not explore the concept of thresholds or minimum necessary levels of resilience for each dimension explicitly, it is an important concept for future work.

方法

的目标是

我们探索社区的概念化和测量弹性就是明证社区成员,以及它与官方统计的关系(以下简称“指标”)对于一个给定的小镇。这项工作支持和扩展概念证明所提供的佩恩et al。(2019)的研究在新西兰发现可以直接测量社区韧性,而且这样做了重要的考虑指标的使用弹性。通过比较研究,我们进一步探索这个最初的发现和其他一些关键问题,包括:

1. 社区成员如何看待他们的社区在多个维度的韧性和整体吗?
2. 社区成员的评等维度的韧性与弹性的整体评级吗?
3. 社区成员的弹性与韧性指标的评级方面(官方统计数据)?
4. 社区成员的整体弹性与韧性指标的评级(官方统计数据)?

位置

我们之间进行了比较研究四个城镇在新西兰和四个城镇在佛蒙特州,美国。这些地区被选作比较,都有大量的农村人口和依靠农村产业对国内生产总值(GDP)和生计。两国因此经历类似的压力在他们的农村地区:让他们可行的必要性,因为他们的社会和经济起到了关键的作用,但缺乏资金来维持偏远地区的基础设施和设备服务(佛蒙特大学扩展和佛蒙特州住房和保护委员会2018年,布朗et al . 2019年)。

在新西兰,城市与农村的区别可以被视为一个连续体(Statisics新西兰2004),但72%的人口居住在主要城市,另一个14.6%居住在其他城市(科克伦和母马2017)。不到2%的土地在城市使用(视野区域委员会2013年,2014年,新西兰部2015年环境,怀卡托地区委员会2015年,新西兰统计局2020),而总土地面积的45%是在2016年的农业生产对环境(新西兰外交部和新西兰统计局2018)。农村经济是新西兰重要的:食品和主要部门产生大约10.6%的国内生产总值和54%的出口总额(新西兰部主要产业2017)。

在佛蒙特州,61.1%的人口居住在农村地区,使在美国佛蒙特州第二大农业州(美国人口普查局2010年)。总共21.2%的佛蒙特州农业景观,76%是森林(农田信息中心2017年,莫林et al . 2017年)。农业、林业和渔业为<国家GDP的2%,尽管这个数字并不占初级产品通过食品生产的后续处理(Altendorfer et al . 2010年)生成或旅游,因为农业、林业和农村景观。鉴于重大人口在农村地区的重要性以及乡镇农业和森林土地和经济支持,我们专注于了解农村地区社区感知弹性在他们的社区。

四个小镇选择在每个位置(图2)。新西兰,两个城镇位于怀卡托地区和两个Manawatu地区的北岛。佛蒙特州,一个小镇被选的四个县:温德姆县Chittenden县,奥兰治县,奥尔良县。根据一系列的标准选择城镇。首先,小城镇在每个位置根据标准确定了,他们有一个人口在4500年到10000年之间(问:霍华德,未发表的报告,https://www.planning.org.nz/Attachment?Action=Download&Attachment_id=3160)。第二,所有的城镇,没有乡镇数据(人口等指标变化,家庭收入中值,失业率)可以被移除。这些统计数据的关键方法和允许比较四个城镇在新西兰和四个城镇在佛蒙特州。最后,选择城镇,以确保地理分布(包含几个不同的地区)和可变性的指标数据。

指标数据

为每个城镇韧性指标是编制。这些指标是官方统计数据,通常收集通过政府渠道。新西兰统计局于2013年收集的新西兰人口和住房普查通过新西兰统计局在领土权威,地区和地区委员会(新西兰统计局2013年水平a、b)。数据也从区域市政局网站收集和报告和对环境(视野区域委员会2013年,2014年,新西兰部2015年环境,怀卡托地区委员会2015年)。佛蒙特州主要是数据来自美国人口普查局的美国社区调查的5年的数据(2009 - 2017)镇、县(2017年美国人口普查局)。收集的数据也从佛蒙特州国务卿和荒地和林地2017年报告由哈佛森林(促进et al。2017年,佛蒙特州国务卿2018)。指标数据收集与韧性提出了框架的五个维度,即。,social, cultural, institutional, environmental, and economic, at the lowest spatial level possible for the towns (Table 2).

参与招聘和薪酬

车间是通过两个主要招募的参与者在新西兰的意思是:通过使用“社区冠军”和广告针对普通社区。冠军是通过现有的联系人被研究者寻找或通过联系当地机构嵌入社区社区住房等。冠军提供了一个简短的研究,要求协助循环短暂的接触,除了提供建议如何在给定的招募社区。车间被更广泛的宣传,通过广播、报纸、社交媒体、纸质传单在商店橱窗,询问当地组织是否会传播简短。至少有两个广告方法被用于每个位置。

是通过门廊论坛招募的参与者在佛蒙特州,佛蒙特州列表,个人社区论坛,通过电子邮件和公告镇职员和民选官员。在这两个地点,招聘是针对社区成员住在城镇或住在城镇,但使用镇上的设施和设施和镇上的社会化(莱克尔2009)。参与者都> 18岁,佛蒙特州的居民和标准包括在镇上住了至少一年之前进行研究。

参与者在新西兰提供上午或下午茶和一个20美元的燃料或超市代金券来感谢他们的时间。参与者在佛蒙特州提供晚餐和一个50美元的凭证。要求参与者在佛蒙特州旅游在冬季中期,有时在大雪中,参加。补偿率的差异新西兰和佛蒙特州的参与者也遵循建议提供的相关伦理委员会审查每个应用程序和审查的补偿。

道德

一个独立的伦理审批流程为每个位置进行。在新西兰,一个应用程序是由AgResearch人类伦理委员会审查人员参与和批准了研究的条件。在佛蒙特州,机构审查委员会批准寻求通过前佛蒙特大学的招聘对象或开始研究(研究批准00000057)。所有的参与者被告知,参与完全是自愿的,他们的数据保密,所有可识别的描述符从个人的反应。

工厂方法

车间之间持续了2和2.5 h,包括一系列的活动,个人和团体,探索弹性的概念(图3)。解释的车间开始工作在试图实现什么,其次是一些基本破冰船活动,包括介绍别人在餐桌上。参与者还被要求写下一个词来形容他们的城镇,并简要讨论了这些想法的主持人。然后参与者提供解释弹性框架的概述(图1)和每个韧性维度包括什么。

接下来,参与者被要求识别阳性(“哪些方面(镇)使你快乐的住在这儿吗?”)和阴性(“在(镇)需要解决哪些问题?”)的城镇。这个活动已经完成一半的房间在每一次,主持人在和把黑板上的想法。所有建议都然后由主持人主题(例如,问题涉及运输、房屋质量、或卫生服务)和提供给集团。这个服务集团熟悉他们的社区提供的想法,为参与者提供一个机会添加任何想法他们觉得被错过了。

随后的活动涉及到一个社区小测验。参与者被分成三到六组和回答问题他们的城镇,是基于指标数据(表2)。这个活动的目的是让社区成员熟悉指标数据对他们的城镇和促进讨论数据,包括低估或高估的统计数据。

最后活动涉及个人参与者评级他们社区的弹性五个维度和整体弹性。评级是由0到10的规模,0代表“弹性”,10代表“非常有弹性”。参与者还被要求提供人口统计信息,包括性别、年龄、种族、时间的镇上,占领,人事关系(如果有的话)。小组讨论发生在整个车间。佛蒙特州研讨会,讨论音频记录和转录分析(分析)。

我们使用一个社区参与过程有几个原因。首先,研究的目的是评估社区的看法选择的弹性与韧性指标。第二,社区参与的有很多好处,包括提高社区成员的韧性和创建一个平台的理解知识和经验分享(Pfefferbaum et al . 2015年)。

数据的局限性

三个关键问题是确定为我们的研究指标的数据收集。第一个问题是变化的频率指标数据收集。一些数据是2013年的,最近的新西兰的人口普查,而其他数据从2017年。佛蒙特州的数据,从美国社区调查,获得“5年数据”。根据美国人口普查局,“5年估计ACS(美国社区调查)“时期”估计,表示在一段时间内收集的数据。使用多年的估计的主要优点是提高统计数据的可靠性少人口密集地区和小子组。“然而,这个定义意味着不提供一个一致的测量指标的城镇在任何一个时间点(如佩恩et al . 2019年)。第二,有不同的尺度指标数据收集,收集一些新西兰数据在地区层面上,佛蒙特州和一些收集的数据在州一级(特别是环境指标数据)。这种差异意味着一些指标数据不能用于比较城镇在同一区域(例如,佛蒙特州的环境数据不能作为一项指标在城镇级别)。最后,有一些指标数据的一致性和可比性的问题在两个地点。在可能的情况下,使用一致的指标; however, they were not always available, and those that were available were sometimes collected at a different scale (e.g., town vs. region) or for a different time period. Although not ideal, these differences do not affect the ability of our research to answer the core questions, which involved analysis within each location (in particular, assessment of whether indicator data matched community members’ ratings of resilience).

数据整理和分析

我们比较数据来自两个来源:社区韧性评级收集通过研讨会,和官方统计数据用作韧性指标。社区韧性评级,六个分数收集每个参与者:一个分数在每个五韧性维度框架的(社会、经济、文化、制度和环境)和一个评级的整体弹性镇。问题设计向参与者展示了每个响应的线性标尺评级,与整个数字0到10线和端点标记下写的。参与者被要求做个记号,反映他们的意见的韧性。这些社区韧性评级都整理在Excel中。

分析使用统计软件进行了R (R核心团队2017),包括多个包。包括包加载分析readxl、readr plyr、dplyr stringr, reshape2, tidyr, RColorBrewer, ggplot2,看星星的人(Hlavac 2018)三明治。我们首先检查评级差异跨多个人口类别,使用t比较意味着在社区韧性评级跨性别(男性和女性),年龄(年轻比年龄超过65岁),和长度的任期在社区(短比超过10年)。第二,我们估计线性回归模型使用整体弹性评分作为因变量和韧性维度评分作为独立变量。普通最小二乘(OLS)回归模型估计使用线性模型(lm)函数R项目的基地。方程是:总评=∑β_d(维评级),d索引弹性的五个维度。分析调查之间的关系整体弹性和各个维度的感知,特别是,试图确定哪些维度有更大影响的整体感知社会适应力(例如,社会适应能力是否驾驶整体弹性评级)。此外,回归估计使用弹性之和评级作为一个独立变量,测试维度作为补偿。补偿维度是一个更大的分数一种韧性可以弥补在另一种类型的弹性较小的分数,这样整体弹性是相似的。

第二部分分析研究了指标之间的联系(官方统计)和社会适应力的评级。我们使用线性回归研究单个指标的影响相关的韧性维度上使用OLS回归。模型:维评级=∑β_我(维度指标),我索引与弹性相关指标维度。社会维度评级建模与人口变化,工作年龄的人口的比例,比例与中等教育,高等教育的比例,比例提供电话和上网的比例。经济维度评分对距离进行测试,以一个城市,失业率平均收入、工业和职业的多样性指数。文化评级被建模为函数的宗教参与和海外出生的人口比例。评级机构建模与距离城市和选民投票率。我们报告重要的模型参数估计;其他估计关系在统计学上不重要的。一些无意义的,但提出的模型包括单维度模型之间的比较和整体弹性模型。指标对社会、经济、文化和制度维度建模(面向环境韧性指标没有模仿,因为他们在地区或国家规模而不是城镇规模)。个人评级建模后,个别指标的评级的影响整体弹性建模。

结果

在两个国家,共有96个社区成员参与了研究:51人在新西兰,45人在佛蒙特州。车间数字变化从8到15人在新西兰,佛蒙特州和7到14人。参与者在车间代表了不同的年龄和花了多样的时间在他们的社区(表3)。平均而言,新西兰参与者度过了31.6年在他们的社区,而佛蒙特州的参与者在他们的社区度过了20.8年。

社区的认知弹性(韧性维度和整体)

第一个研究问题:社区成员如何看待他们的社区在多个维度的韧性和整体吗?我们探索社区如何感知他们的城镇的弹性韧性和整体的五个维度。在所有类别,而且一般认为他们的社区更有弹性,总体和个体维度,比新西兰人(图4,表4)。在新西兰,整体弹性得分为5.97岁(范围5.38 - -6.39),而在佛蒙特州,6.59(范围5.42 - -7.00),在0到10的范围内。新西兰和佛蒙特州社区经济弹性是在最低的五个韧性维度(佛蒙特州的意思= 4.81,3.35 - -5.64范围;新西兰的意思= 4.22,区间3.38 - -4.86)。相反,在新西兰,文化适应能力被认为是最高的在所有弹性组件(= 6.18,5.75 - -7.04),而在佛蒙特州,环境适应能力被认为是最高的(意味着= 6.91,6.00 - -7.71)。

社会适应力评级也分析不同人口类别的差异。性作为一个二进制变量(男、女)与弹性评级没有任何明显的关系。然而,年龄和镇上的时间长度(任期)作为二进制变量显著相关社区评级(表5和6)。这两个人口的社会适应力评级相关变量:老年人和人住在城镇更长时间明显高于城镇的社会适应力。此外,年长的居民的整体韧性高,和那些长任期评价经济韧性更高。其他维度评分有相同的模式:老年人和那些有长任期给更高的评级;然而,这些差异没有统计学意义。

关系维度的弹性整体弹性

第二个研究问题是:社区成员的评级的尺寸弹性与韧性的整体评级吗?我们调查了社区成员的认知维度的弹性影响的看法总体评级的韧性,与期望,他们将显著相关。从两国的组合模型数据(N= 95)发现,社会适应力评级所有维度作出了显著贡献的整体感知弹性(表6)。最高的维度影响整体弹性社会和制度方面的观念。的经济维度的影响最小的五个维度。

相同的模型估计为每一个单独的国家,以及佛蒙特州和新西兰之间差异明显。在佛蒙特州,社区成员的评级在经济、制度和环境维度的韧性有显著相关的社区成员的整体评级的弹性。文化弹性参数几乎是一样大的经济弹性参数,但大型社区成员的评级意味着参数的变化不显著。在新西兰,社区成员的评级在社会、文化和制度弹性维度显著相关的整体评级弹性。估计参数的经济维度基本上是零,和环境参数小,从统计学上看是不重要的。建模结果表明,社区成员的评级的多个维度的弹性影响他们的整体评级的韧性,和有差异的关系维度和两国之间(表7)。

关于尺寸的另一个问题是,在多大程度上他们可以相互弥补。参与者可能会觉察到一个社区在一维强但在另一个较弱的,但一个弥补或补偿。测试补偿的一种方法是比较的维度分别与一个模型,对组合成一个单一的分数,与整体评分作为因变量。的适合模型本质上是相同的,和所有参数统计学意义在两种模型(表8)。结果表明,两种方法的解释数据是正确的:每个维度导致整体弹性,一些多一点和少一点,但是他们也共同导致了弹性补偿的方式。

第三个研究问题有关的认知弹性之间的关系(评级)和可能的韧性指标:社区成员”评级的尺寸弹性与韧性指标(官方统计数据)?回归模型估计测试几个关系,每个维度的弹性与指标假设有关。这些模型发现几个指标之间的关系和参与者的看法每个维度的弹性(表9)。在社会适应能力维度下,几个指标显著相关社会适应力的评级。人口变化,高等教育的人口比例,和电话访问社会维度都显著相关的评级。然而,没有一个线性模型解释了很大一部分变异的评级。一个有趣的结果是,电话访问相关负面社会评级,不过,再一次,模型解释了只有大约10%的评级的变化。另外两个模型包括总体评级模型相比,但本身并不显著(表9)。结果有趣的无意义的结果:指标,建议或者用作代理弹性和相关构造措施(比如失业率)没有显著或可靠的相关参与者的社会适应力的观念。

最后研究问题从各个维度的弹性社区成员的弹性的整体感知,问:社区成员的整体弹性与韧性指标的评级(官方统计数据)?有一些一致性维度模型,具有相同的大小和模式意义的社会和整体评级(表10)。人口变化和高等教育是社会等级的预测和整体弹性评级。其他指标是重要的但不是另一个。中等教育并不是社会的一个重要预测评级,但重要的整体评级。相比之下,电话访问相关社会等级而不是整个评级。海外出生的人口的比例显著相关的整体评级,而不是文化的评级。重要的是,所有的模型符合统计数据较低。最后,重要的是要承认的关系是不重要的。没有指标预测经济或机构评级:中等收入和失业没有预测参与者的经济评级,选民投票率没有预测机构的评级。

讨论

在广泛的范围内,我们的研究结果表明,这里使用的弹性框架(Fielke et al . 2017年)可以应用在国家。这个结果答案的批判现有的广泛的弹性概念框架可能不会工作在不同的设置(罗宾逊和卡森2016)。第二,我们的调查结果表明,没有一个(或多个)维度的弹性驱动社区的整体韧性的看法,无论是在一个位置(新西兰与佛蒙特州)或之间的位置。社区成员的每个城镇报告不同的优势和不同驱动程序的整体韧性。第三,有两个代理的韧性:社区观念和形式的官方统计数据指标。目前尚不清楚这是一个更好的衡量一个社区,这两个不一致或措施密切相关。在剩下的讨论中,我们为每一个研究问题检查结果。

社会认知的弹性

佛蒙特州参与者把他们的韧性高于新西兰居民跨个体韧性维度和整体。在新西兰,文化适应能力被评为最强,而在佛蒙特州,环境适应力最强被评为。这个结果很有趣,不同社区有或多或少的弹性在不同的地区,但也有不一致的心目中最受好评的指标和指标之间的关系,实际上是推动整体弹性评级。新西兰,参与者的整体弹性评级是由社会、文化和制度等方面的弹性,而佛蒙特州的参与者的评级是由经济、制度和环境维度。这一结果表明,在不同的位置有不同的驱动程序(例如,there is no key dimension of resilience that can improve overall perceptions of resilience) and that community members do not simply put on their “rose-tinted glasses” and see the strongest resilience dimensions as driving overall resilience. Similarly, community members do not see the weakening of one type of resilience as the determinant for overall resilience. This result may be because the dimension of resilience that has been rated as lower (e.g., economic) has not fallen below a critical threshold (Wilson 2012). Regardless, this finding certainly suggests complexity in how community members conceptualize their town’s resilience as an interplay between context-specific variables.

文学中的一个重要的理论基于这样一个前提:社会适应力(称为社会资本,社会学习)是一个关键因素支撑社区韧性(威尔逊2012)。这个学派认为社会适应能力是适应能力的一个关键决定因素,社区的能力学习和开发新的弹性轨迹和最终控制自己的韧性通路(Chaskin 2008)。当定义在文学、社会适应力和社会资本的概念延伸到包括组织结构、社会控制,获得机会和机构,结构连接社区(Chaskin 2008,戴维森2010,威尔逊2012)。从本质上讲,这些定义包含关键部件的弹性的制度层面概述了弹性框架。鉴于这种想法,所以就不奇怪,发现制度弹性驱动整体弹性评级在这两个位置;尽管如此,它仍然无法解释为什么有更多不同的司机在每个局部上下文。

社区在这两个位置速度经济弹性最低可能解释说,这两个国家都是高度依赖的主要产业,为其国内生产总值还提供农村社区成员的生计。这个结果可能意味着过度依赖一个“单一文化的经济基础”(2006年巴德汉,铣刀等。2010年,威尔逊2012)。即使对那些操作多功能农业系统中,压力对环境可持续性,监管和政策变化,消费者的需求是影响现有农业实践的可行性(布朗et al . 2019;m·t·奈尔斯未发表的报告,https://docs.wixstatic.com/ugd/64f510_876da5aced994329a359ecc5b4247577.pdf),这可能导致对这些农村社区的经济韧性降低。

后考虑个体韧性维度驱动弹性的总体评级,我们旨在检查另一个第二个关键概念是如何整体弹性韧性维度相关。,他们五个单独的结构,每个贡献以线性方式对整体弹性的看法,还是他们集体贡献弹性补偿方式更少人能弥补另一个?文献显示高度的弹性类型之间的相互依存关系,即一维弹性影响另一个的变化的变化(威尔逊Kinzig et al . 2006年,2012)。我们发现每一个整体弹性韧性维度并事实上提供信息,但同时,如果特定的韧性维度得分很低,整体弹性评级是依赖于其他维度的弹性来确定弹性的整体水平。从本质上说,这个结果表明,如果一个社会不认为在一个类型的弹性优势,它落在另一个类型。这是有点威尔逊(2012:34)相反,谁表明,”一个小变化的首都(维度)可以推动一个社区对加强或削弱弹性”。相反,似乎其他韧性维度的分数可能抑制高或低韧性的影响在特定的维度。

社区观念和官方统计数据之间的相关性

这一事实之间不存在显著关系社区成员的弹性和评级的大多数选择指标韧性(那些确实存在弱)可能提出几个想法。它可能导致少数社会成员参与了研究,以便样本不够大为分析提供足够的电力或没有提供代表数据,因此,反应不强烈或(在大多数情况下)显著相关指标数据。这种担心是合理的,因为样品代表了一个非常小的比例的每个社区。

缺乏一个强有力的和一致的社区成员之间的关系的认知弹性和指标也可能部分解释的事实”因素定义弹性聚在一起”(威尔逊2012:33),即更高的分数在经济指标会影响社会环境弹性韧性或低分数可能会影响制度的弹性。这个结果建议指标之间的非线性关系和弹性,或弹性整体(巴雷特和Constas 2014),我们分析可能没有检测到。因此,它可能会更有成效,为社区创造一个“弹性”指数的综合指标(例如,看到刀et al . 2010年),并评估是否显著相关社区对他们的韧性的看法。

尽管这些替代解释我们的发现,也值得考虑的数据表明社区韧性和使用我们的分析方法可以检测到的关系。这一观点提出了一个关键问题:哪些指标(社区观念比官方统计)是一个更好的衡量一个社区的韧性呢?分析了该问题的一种方法是考虑一个社区的弹性是由社区如何回应震惊或改变(威尔逊2012年,罗宾逊和卡森2016)。这个想法意味着,最终,它是关于人,他们利用社会资本资源的能力。因此,它几乎是无关紧要的指标对一个社区;它是关于社区如何应对在现实生活中,可能会更密切相关的认知他们的社区比选择指标。这个概念更难以评估的上下文之外,灾难恢复,但是,因为在一场灾难,指标可能更线性相关的恢复能力。例如,社区成员的比例获得一个电话可能是给人们强烈相关灾害的预警和协调救援和恢复。相比之下,很难确定之间的关系进入一个电话和一个小镇的恢复能力现象如气候变化或农村人口减少。beplay竞技

不过,有很多使用的指标方法的优点,特别是当这些指标构造成一个综合的韧性指数使用一个结构化的过程,随着灾难已经完成弹性空间(铣刀et al . 2010年)。这种方法允许指数的计算不同尺度和位置,并允许测量随着时间的推移,,因此,提供一个基线测量。这个函数是在公共政策领域中使用的力量,决定使用一个客观的方法来分配资源。这将是更加困难(如果不是不可能的话)定期收集,代表,和广泛的社会适应力的观念。

威尔逊(2012)协商一个“中间地带”,迫使所有的定量评估社区弹性应该使用(如指标)与至少一个其他措施。这可能是一种有用的方法,计算基线韧性指数得分为社区在一个给定的位置,然后“脚踏实地”他们补充社区自身收集的数据。刀et al。(2010)所说,指标可能是第一”的广泛的刷灾难恢复能力”的模式,和这种情况也可能恢复缓慢变化的情况。

社区,和研究人员可能与社区合作,研究弹性,我们的工作显示几个重要实用外卖信息。首先,最好的方法可能是定义弹性包括多个组件,然后测量多个组件。没有一维弹性推动整体感知社会适应力。我们的结果进一步表明,当弹性较低的一个方面,高韧性在其他领域可能弥补,在全面恢复知觉。因此,只关注于韧性维度可能导致获得一个不准确的整体社会适应力的看法。第二,社区韧性指标基于政府数据不能准确反映实际感知来自社区成员。虽然指标可以在一些有用的提供一般比较指标在社区,他们似乎不相关与社区成员认为他们自己的社区。的规模考虑这些指标也很重要,尤其是因为许多指标并不以当地社区尺度,这可能会进一步阻碍的能力指标,以反映社区的看法。最后,我们的结果表明,研究人员需要“弄脏”。也就是说,如果他们想了解社会适应力,他们需要与社区的人,因为他们可能不从指标在纸上获得一个精确的画面。 An on-the-ground approach also provides context for quantitative metrics, allowing community members to provide insight into their answers and enrich quantitative data with qualitative data.

限制

这项研究的一个重要限制是当地社区成员参与的数量。参与的程度是由选择的数据收集格式(即。,workshops, which prohibited having > 15 participants) and by the number of community members who would attend. Participant numbers therefore affect the representativeness of the data collected, which is a common issue experienced in resilience measurement that incorporates community engagement (Wilson 2012). We aimed to maximize the representativeness of the sample by ensuring that recruitment was targeted at a diverse range of audiences (age, occupations, and ethnic groups). Participant numbers also affected the statistical power, which explain why some findings were insignificant or weaker than expected. Another limitation is the range of data available for our quantitative analysis at a community level. Although we found some indicators that were localized to a specific town, others were regional. We acknowledge that this mixture of scales presents challenges with interpretation of our results, especially the regression analyses, where the individual town may not have the same data as a regional level, so we caution against interpretation of regional indicators to a local level. However, the lack of data available at the community level further highlights the need to improve data collection to facilitate more fine-scale analyses at community or even subcommunity levels.

为未来的研究领域

未来的研究可以考虑方法的发展规模的过程测量弹性使用社区的看法,作为证明。当前研究的一个限制是,车间需要准备和参与,因此高昂的成本,需要实现从一个广泛的接触和代表性的社区成员。与大样本进一步测试将允许一个更强大的社区成员的评级之间的关系分析,提出弹性指标。

这也将是有用的考虑测试测量的弹性,即。,community members’ ratings vs. indicators, is a more accurate predictor of actual community resilience over time. As Wilson (2012) explains, the only accurate measure of resilience is made over time. We know that these two data sources provide different results, but ultimately, which is a more accurate proxy?

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