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Enregistrement W1579830730

Options and Determinants of Rice Residue Management Practices in the South-West Region of Bangladesh

2012· preprint· en· W1579830730 sur OpenAlexfundno aff
Mohammed Ziaul Haider

Notice bibliographique

RevueOpenDocs (Institute of Development Studies) · 2012
Typepreprint
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRice Cultivation and Yield Improvement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research CentreInternational Centre for Integrated Mountain DevelopmentDirektoratet for UtviklingssamarbeidKhulna UniversityStyrelsen för Internationellt Utvecklingssamarbete
Mots-clésResidue (chemistry)Rice strawBusinessUploadAgricultural economicsGeographyAgroforestryStrawAgronomyEconomicsEnvironmental scienceBiologyComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil0,285

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,137
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,189 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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