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Enregistrement W2070944519 · doi:10.4314/gjas.v41i2.48798

Vermicompost as a fertilizer for urban and peri-urban farms: Perceptions of farmers in Accra, Ghana

2009· article· en· W2070944519 sur OpenAlexafffund
N-O K Mainoo, Suzelle Barrington, Joann K. Whalen

Notice bibliographique

RevueGhana Journal of Agricultural Science · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueComposting and Vermicomposting Techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesUniversity of GhanaInternational Development Research Centre
Mots-clésVermicompostSubsistence agricultureAgricultureFertilizerEarthwormAgricultural scienceCropSoil fertilityOrganic fertilizerAgronomyAgroforestryBusinessGeographyEnvironmental scienceBiologyNutrientSoil waterEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vermicompost is considered a valuable organic fertilizer in many tropical regions, but has rarely been used in sub-Saharan Africa. A study in Accra, Ghana, assessed urban and peri-urban (UP) farmers’ fertilizer and pesticide use, knowledge of earthworms, fertilizer performance criteria, and attitudes toward vermicompost as a fertilizer. Twenty-six farmers involved in irrigated vegetable farming and three subsistence farmers were interviewed. Farmers were aware that earthworm activity was associated with soil fertility, and some associated insecticide applications to reduced earthworm populations. Farmers used the greenness of leaves, crop emergence, stand and yield as indicators of fertilizer performance. Farmers resisted making statements about vermicompost before testing it, and advised that its fertilizer value be tested during the dry season. Farmers involved in irrigated vegetable farming had insufficient space and time for on-farm vermicomposting, while subsistence farmers lacked a reliable access to water necessary for on-farm vermicomposting; but both types of farmers were interested in adopting vermicompost if it improved crop performance. Such lack of farm resources suggest that a commercial facility would be best suited to produce vermicompost from organic waste, which would then be sold to farmers.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,971
Score d'incertitude au seuil0,284

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,245 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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