Climate change and variability: smallholder farming communities in Zimbabwe portray a varied understanding.
Notice bibliographique
Résumé
Increasing awareness of risks associated with climate change and variability among smallholder farmers is critical in building their capacity to develop the necessary adaptive measures. Using farmer participatory research approaches and formal questionnaire surveys, interaction has been made with>800 farmers in two distinct smallholder farming systems of Makoni and Wedza Districts in eastern Zimbabwe to determine the current level of understanding of climate change and variability, current responses to perceived changes, as well as identify sources of agro-meteorological information. The results indicated that farmers portrayed a varied understanding both within and across the study sites. While poor rainfall distribution was seen as the major indicator for climate change by over two-thirds of the respondents in both sites, more farmers in Makoni attributed delay in onset of rains, high incidences of flush floods and unpredictable ‘wind movements ’ yielding cyclones to climate change. In Wedza, it was recurrent droughts, winter and summer temperature extremes, and increased pest and disease incidences for both crops and livestock that indicated climate change. Perceived changes were linked more to natural and human forces (Makoni), unknown forces as well as breakdown in cultural norms and beliefs and rise of Christianity (Wedza). Disparities between the two sites could be attributed to the inherent differences of the communities in terms to their social settings. The national extension, Agritex, was ranked first by 50-60 % of the
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».