បញ្ហា (The Problem)៖ តើការយល់ឃើញរបស់ប្រជាពលរដ្ឋក្នុងតំបន់អំពីការប្រែប្រួលអាកាសធាតុ និងកត្តាបរិស្ថានផ្សេងៗ មានឥទ្ធិពលយ៉ាងណាទៅលើការសម្រេចចិត្តធ្វើចំណាកស្រុករបស់ពួកគេនៅក្នុងខេត្តតាកែវ ប្រទេសកម្ពុជា?
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ការសិក្សានេះបានប្រើប្រាស់វិធីសាស្ត្រស្រាវជ្រាវចម្រុះ ដោយរួមបញ្ចូលទាំងវិធីសាស្ត្របរិមាណវិស័យ និងគុណវិស័យ ដើម្បីប្រមូលទិន្នន័យពីគ្រួសារគោលដៅ។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Logistic Regression Model គំរូតំរែតំរង់ឡូជីស្ទីក (វិភាគបរិមាណវិស័យ) |
អាចវាស់វែងជាតួលេខនូវឥទ្ធិពលនៃកត្តាផ្សេងៗ (ដូចជា អាយុ ទំហំដី និងការយល់ឃើញពីអាកាសធាតុ) ទៅលើលទ្ធភាពនៃការធ្វើចំណាកស្រុកបានយ៉ាងច្បាស់លាស់។ | ទិន្នន័យពឹងផ្អែកលើការឆ្លើយតបរបស់មេគ្រួសារ ដែលអាចមានភាពលំអៀង និងមិនឆ្លុះបញ្ចាំងពេញលេញពីការគិតផ្ទាល់របស់សមាជិកដែលបានចំណាកស្រុកនោះទេ។ | រកឃើញថាគ្រោះរាំងស្ងួត (p=0.002) និងការយល់ឃើញពីការថយចុះទឹកភ្លៀង (p=0.001) គឺជាកត្តាជំរុញយ៉ាងខ្លាំងឱ្យមានការធ្វើចំណាកស្រុក។ |
| Focus Group Discussions (FGDs) ការពិភាក្សាជាក្រុម (វិភាគគុណវិស័យ) |
ជួយឱ្យអ្នកស្រាវជ្រាវស្វែងយល់ស៊ីជម្រៅពីបទពិសោធន៍ជាក់លាក់ផ្ទាល់ខ្លួន និងមូលហេតុពិតប្រាកដដែលនៅពីក្រោយតួលេខស្ថិតិ។ | មានចំនួនសំណាកតូច (ត្រឹមតែ ៣ ក្រុម) និងមានលក្ខណៈអត្តនោម័ត ដែលពិបាកក្នុងការទាញសេចក្តីសន្និដ្ឋានទូទៅជាលក្ខណៈស្ថិតិតំណាងឱ្យប្រជាជនទាំងមូល។ | បង្ហាញថាការខាតបង់ពីកសិកម្មដោយសារគ្រោះរាំងស្ងួត និងការខ្វះខាតប្រព័ន្ធធារាសាស្ត្រ ជាមូលហេតុបង្ខំឱ្យពលរដ្ឋស្វែងរកការងារក្រៅវិស័យកសិកម្ម។ |
| Climatic Data Analysis (Mann-Kendall test & Sen's slope) ការវិភាគទិន្នន័យអាកាសធាតុ (តេស្ត Mann-Kendall & Sen's slope) |
ផ្តល់នូវទិន្នន័យប្រវត្តិសាស្ត្រអាកាសធាតុជាក់ស្តែង និងត្រឹមត្រូវតាមបែបវិទ្យាសាស្ត្រ ដើម្បីយកមកផ្ទៀងផ្ទាត់ជាមួយការយល់ឃើញរបស់ប្រជាពលរដ្ឋ។ | ទិន្នន័យអាកាសធាតុតាមប្រព័ន្ធក្រឡាចត្រង្គ (Gridded data) មិនអាចឆ្លុះបញ្ចាំងពីលក្ខខណ្ឌអាកាសធាតុលម្អិតនៅកម្រិតភូមិឃុំនីមួយៗបានច្បាស់លាស់ឥតខ្ចោះនោះទេ។ | បញ្ជាក់ថាកម្រិតទឹកភ្លៀងប្រចាំឆ្នាំមានស្ថិរភាពរហូតដល់ឆ្នាំ ២០២០ ដែលផ្ទុយស្រឡះពីការយល់ឃើញរបស់កសិករដែលគិតថាទឹកភ្លៀងមានការថយចុះ។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការស្រាវជ្រាវនេះទាមទារធនធានជាមូលដ្ឋានសម្រាប់ការប្រមូលទិន្នន័យនៅមូលដ្ឋាន ការចុះសម្ភាសន៍ និងការវិភាគទិន្នន័យអាកាសធាតុតាមប្រព័ន្ធកុំព្យូទ័រ។
ការសិក្សានេះត្រូវបានធ្វើឡើងដោយផ្តោតតែលើឃុំចំនួនបីក្នុងស្រុកទ្រាំង និងស្រុកព្រៃកប្បាស ខេត្តតាកែវ ដោយប្រមូលទិន្នន័យពីសំណាកចំនួន ២៦១ គ្រួសារ និងសម្ភាសន៍តែមេគ្រួសារប៉ុណ្ណោះ។ ចំណុចនេះមានសារៈសំខាន់សម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា ពីព្រោះខេត្តតាកែវមានភូមិសាស្ត្រតំបន់ទំនាបដែលពឹងផ្អែកលើកសិកម្មប្រើទឹកភ្លៀង ដែលអាចមានលក្ខខណ្ឌខុសប្លែកពីខេត្តតំបន់ភ្នំ ឬតំបន់ឆ្នេរ ហើយការសម្ភាសន៍តែមេគ្រួសារអាចនឹងបាត់បង់ទស្សនៈផ្ទាល់ពីសមាជិកគ្រួសារដែលជាអ្នកធ្វើចំណាកស្រុកពិតប្រាកដ។
វិធីសាស្ត្រនៃការប្រៀបធៀបទិន្នន័យវិទ្យាសាស្ត្រ និងការយល់ឃើញរបស់ពលរដ្ឋក្នុងក្រដាសស្រាវជ្រាវនេះ មានអត្ថប្រយោជន៍យ៉ាងសំខាន់សម្រាប់ការរៀបចំគោលនយោបាយបន្សាំអាកាសធាតុនៅកម្ពុជា។
សរុបមក ការស្វែងយល់ពីគម្លាតរវាងទិន្នន័យអាកាសធាតុពិតប្រាកដ និងការយល់ឃើញរបស់ប្រជាពលរដ្ឋ ជួយឱ្យរដ្ឋាភិបាលនិងអង្គការនានារៀបចំយុទ្ធសាស្ត្រអន្តរាគមន៍កាត់បន្ថយការចំណាកស្រុកបានចំគោលដៅនិងមានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Slow-onset environmental events | បាតុភូតបរិស្ថានដែលវិវឌ្ឍទៅមុខបន្តិចម្តងៗក្នុងរយៈពេលយូរ ដូចជា គ្រោះរាំងស្ងួត ការកើនឡើងកម្តៅ ឬការរិចរិលដី ដែលធ្វើឱ្យប៉ះពាល់ដល់ផលិតភាពការដាំដុះបន្តិចម្តងៗរហូតដល់កសិករលែងអាចទ្រាំទ្របាន និងបង្ខំចិត្តធ្វើចំណាកស្រុក។ | ដូចជាជំងឺរ៉ាំរ៉ៃដែលស៊ីរូងសុខភាពបន្តិចម្តងៗរហូតដល់យើងទន់ខ្សោយ មិនមែនដូចគ្រោះថ្នាក់ចរាចរណ៍ដែលកើតឡើងភ្លាមៗនោះទេ។ |
| Sudden-onset environmental events | គ្រោះមហន្តរាយធម្មជាតិដែលកើតឡើងភ្លាមៗ និងបញ្ចប់ទៅវិញក្នុងរយៈពេលខ្លី ដូចជា ទឹកជំនន់ ខ្យល់ព្យុះ ឬរញ្ជួយដី ដែលបង្កការខូចខាតទ្រព្យសម្បត្តិនិងដំណាំភ្លាមៗ ប៉ុន្តែជារឿយៗមនុស្សអាចស្តារឡើងវិញបានក្រោយពេលវាស្រកទៅវិញ។ | ដូចជាគ្រោះថ្នាក់មុតកាំបិតរងរបួសភ្លាមៗ ដែលយើងដឹងច្បាស់ពីពេលវាលេចឡើង និងត្រូវការសង្គ្រោះបន្ទាន់។ |
| Logistic regression | វិធីសាស្ត្រស្ថិតិមួយប្រភេទដែលប្រើសម្រាប់ទស្សន៍ទាយប្រូបាប៊ីលីតេនៃលទ្ធផលណាមួយដែលមានជម្រើសតែពីរ (ឧទាហរណ៍៖ ធ្វើចំណាកស្រុក ឬ មិនធ្វើចំណាកស្រុក) ដោយផ្អែកលើកត្តាជម្រុញផ្សេងៗ (ដូចជាអាយុ ទំហំដី ឬការយល់ឃើញពីអាកាសធាតុ)។ | ដូចជាការថ្លឹងទម្ងន់ហេតុផលជាច្រើននៅលើជញ្ជីង ដើម្បីទស្សន៍ទាយថាតើមនុស្សម្នាក់នឹងសម្រេចចិត្ត "ទៅ" ឬ "នៅ"។ |
| Mann-Kendall test | រូបមន្តស្ថិតិប្រើសម្រាប់វិភាគទិន្នន័យ (ដូចជាកម្រិតទឹកភ្លៀង ឬសីតុណ្ហភាព) ដែលប្រមូលបានក្នុងរយៈពេលយូរ ដើម្បីពិនិត្យមើលថាតើវាមាននិន្នាការកើនឡើង ថយចុះ ឬនៅថេរប្រាកដមែនឬអត់ ដោយមិនរងឥទ្ធិពលពីបម្រែបម្រួលតាមរដូវកាលឡើយ។ | ដូចជាការពិនិត្យមើលប្រវត្តិពិន្ទុប្រឡងរបស់សិស្សម្នាក់តាំងពីថ្នាក់ទី១ដល់ទី១២ ដើម្បីដឹងថាគេរៀនពូកែជាងមុន ឬខ្សោយជាងមុន។ |
| New Economics of Labor Migration (NELM) | ទ្រឹស្តីដែលពន្យល់ថា ការសម្រេចចិត្តធ្វើចំណាកស្រុកមិនមែនធ្វើឡើងដោយបុគ្គលម្នាក់ៗដើម្បីតែប្រាក់ខែខ្ពស់នោះទេ ប៉ុន្តែជាការសម្រេចចិត្តរួមគ្នារបស់គ្រួសារទាំងមូលដើម្បីកាត់បន្ថយហានិភ័យសេដ្ឋកិច្ច (ឧទាហរណ៍៖ បញ្ជូនកូនទៅធ្វើការរោងចក្រ ក្រែងលោខាតបង់ការធ្វើស្រែ)។ | ដូចជាការដែលយើងមិនដាក់ពងមាន់ទាំងអស់ក្នុងកន្ត្រកតែមួយ ដោយបែងចែកសមាជិកគ្រួសារឱ្យរកលុយពីប្រភពខុសៗគ្នាដើម្បីកុំឱ្យដាច់ពោះពេលជួបគ្រោះថ្នាក់ណាមួយ។ |
| Circular migration | ទម្រង់នៃការធ្វើចំណាកស្រុកដែលមនុស្សម្នាក់ធ្វើដំណើរទៅធ្វើការនៅកន្លែងផ្សេងក្នុងរយៈពេលណាមួយ រួចត្រលប់មកស្រុកកំណើតវិញ ហើយអាចនឹងទៅម្តងទៀតវិលចុះវិលឡើង ជាជាងការផ្លាស់ប្តូរទីលំនៅរហូតជាស្ថាពរ។ | ដូចជាសត្វស្លាបហើរទៅរកចំណីនៅតំបន់ផ្សេងនារដូវរងារ ហើយហើរត្រលប់មកសំបុកវិញនៅរដូវក្តៅជារៀងរាល់ឆ្នាំ។ |
| Sen's slope estimator | វិធីសាស្ត្រគណនាគណិតវិទ្យាដែលប្រើគូជាមួយ Mann-Kendall test ដើម្បីវាស់វែងពីទំហំ ឬល្បឿននៃការប្រែប្រួលនៃទិន្នន័យ (ឧទាហរណ៍៖ ថាតើសីតុណ្ហភាពកើនឡើងប៉ុន្មានអង្សាក្នុងមួយឆ្នាំ)។ | បើ Mann-Kendall test ប្រាប់យើងថារថយន្តកំពុងបង្កើនល្បឿន នោះ Sen's slope គឺជាអ្នកប្រាប់ថាតើរថយន្តនោះបង្កើនល្បឿនលឿនប៉ុនណា។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
