Climate Change Adaptation Strategies used by Limpopo Province Farmers in South Africa
Notice bibliographique
Résumé
The aim of the paper was to identify the adaptation strategies used by Limpopo province farmers against climate variability and change. A representative sample of 300 farmers aged 16-65+ years (46 percent males and 54 percent females) participated in the study. The study involved Sekhukhune and Capricorn districts, with 56 percent farmers in Capricorn and 44 percent in Sekhukhune district. The following 11 local municipalities were visited: Elias Motsoaledi, Makhuduthamaga, Fetakgomo, Ephraim Mogale, Tubatse, Lepelle Nkumpi, Blouberg, Aganang, Polokwane, and Molemole. Focus group discussions, questionnaire and observations were used to identify climate variability and change adaptation strategies in Limpopo province.The paper presented adaptation strategies of selected Limpopo province farmers. Some of their adaptation strategies included: (a) Use of DACOM system for monitoring, (b) Use of Indigenous Knowledge practices (c) Use of wind directions and clouds to determine rainfall expectation , (d) Use of nets to monitor temperature level etc. Other important adaptation strategies being used by farmers were also discussed in this paper including different adaptation measures against colds, heat, frost, abnormal wind, hail, lack of extension support, nematodes, insecticides, worms, temperature and rainfall. The adaptation strategies identified in this paper are potentially valuable to the agricultural sector considering the threats that climate change poses across climate sensitive sectors.
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 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».