The Effects of Household Wealth on Adoption of Agricultural Related Climate Change Adaptation Strategies in Zambia
Notice bibliographique
Résumé
Despite increased emphasis targeting climate change adaptation strategies towards the poorer sections of communities, few adoption studies assess the uptake of these practices by these groups in a systematic and comprehensive manner. In this study, we used a combination of participatory rapid approaches and quantitative principal component analysis to determine each household’s wealth status, and to assess the relationship between wealth and the adoption of various agricultural related climate change adaptation strategies. Evidence from a random sample of 1231 households across six districts of Zambia showed that the more well-endowed households than their poorly endowed counter parts, adopted most of the climate change adaptation strategies. The relatively well-endowed households had a high probability of 10.6%, 9.5%, 7.1%, and 5.5% to embrace crop rotation, minimum tillage, fertiliser trees and change crop varieties due to climate change, respectively, than their poorly endowed counter parts. Most, if not all of these strategies require some level of resource investment hence only those households who could afford such resources are most likely to adopt them. The influence of household resource endowment on the uptake of several climate change adaptation strategies call for the subsidising of the relatively poor endowed households to encourage adoption of these strategies among this category of farmers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».