Options and Determinants of Rice Residue Management Practices in the South-West Region of Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
Farmers in Bangladesh burnt an estimated 3.14 million metric tons of rice residue in 2010. Rice residue burning contributes to climate change and pollution through the release of gaseous and particulate matter. Thus, this study examines options for managing rice residue and the factors that determine its management in the south-west region of Bangladesh. Study results indicate that while straw length, low-elevation land and distance of the plot from the homestead positively and significantly influence the decision to burn rice residue, residue price has a negative effect. Farmers who burn residue enjoy a net annual benefit of USD 43-45/acre on average relative to farmers who don't burn. This benefit accrues because productivity is higher by about 9 percent in fields where burning occurs and the costs of rice harvesting, including residue burning, are lower by about 10 percent. Aggregating from our sample survey and assuming similar trends in the rest of Bangladesh, our study estimates that farmers would need to be subsidized approximately USD 2.10 million per year in order to avoid rice residue burning in Bangladesh. This amounts to approximately 4% of the subsidies currently available to farmers for fertilizer use and other purposes. Our study also proposes alternate strategies such as support for purchasing new varieties of seeds and investment in information and education to persuade farmers to move to short-straw varieties on high and medium-elevation lands. Another option might be to switch from residue burning to incorporation. Research and development efforts into shortening straw length, shortening the time-period required between harvesting and planting and new rice varieties may also help to mitigate residue burning.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».