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Enregistrement W2100709716 · doi:10.3390/su6107224

Local Perceptions about the Effects of Jatropha (Jatropha curcas) and Castor (Ricinus communis) Plantations on Households in Ghana and Ethiopia

2014· article· en· W2100709716 sur OpenAlexaff
Joleen Timko, Aklilu Amsalu, Emmanuel Acheampong, Mesfin Teferi

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnergy and Environment Impacts
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesEuropean Commission
Mots-clésJatrophaLivelihoodJatropha curcasAgroforestryRicinusBusinessFood securityAgricultureGeographyAgricultural economicsEconomicsBiotechnologyBiologyBiodiesel

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biofuel plantations have been hyped as a means to reinvigorate Africa’s rural areas. Yet there is still apprehension about the negative environmental and social impacts of large-scale commercial biofuel production around rising food prices, land grabbing, ecological damage, and disruption of rural livelihoods. Given the extent of Jatropha curcas production in Ghana and Ethiopia and Castor bean (Ricinus communis) in Ethiopia, this paper presents the results of a study that assessed the socio-economic implications of industrial Jatropha plantations on local livelihoods in Ghana, and of industrial Jatropha and Castor plantations on local livelihoods in Ethiopia. This study used primary data collected from 234 households in Ghana and 165 in Ethiopia. The cultivation of Jatropha and Castor has had several important effects on local livelihoods in the study sites, most notably decreases in household landholdings due to the arrival of industrial Jatropha or Castor plantations; and the resulting changes these plantations have caused in household socio-economic status, food security, fallow periods, and fodder availability. We consider how a lack of meaningful consultation between local people, their traditional authorities and the biofuel company managers, along with shortcomings in each country’s broader land acquisition process and poor land use information, may have contributed to these overall negative effects on local livelihoods. We conclude by suggesting several ways that emerging biofuel industries could be improved from the perspective of local people and their livelihoods.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,421

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations29
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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