Cost Benefit Analysis of Climate Change Adaptation Strategies on Crop Production Systems: A Case of Mpolonjeni Area Development Programme (ADP) in Swaziland
Notice bibliographique
Résumé
<p>Prolonged drought and floods as a result of climate change are a serious problem for households at Mpolonjeni ADP because their livelihood is mainly rainfedfarming. This is evident as there is high level of food insecurity, crop failure, poverty and hunger, which has forced many households to abandon farming and survive by food aid. The study was a descriptive survey aimed to identify private adaptation strategies to climate change and conduct a cost benefit analysis for the identified adaptation strategies. A stratified random samplingtechnique was used to select 350 households. Personal interviews were conducted using structured questionnaires. Data were analysed using descriptive statistics and cost benefit analysis where net present value (NPV) and internal rate of return (IRR) were used as decision rules. Adaptation strategies used were; drought resistant varieties, switching crops, irrigation, crop rotation, mulching, minimum tillage, early planting, late planting and intercropping. Switching crops had the highest NPV, where maize (E14.40) should be substituted with drought tolerant crops such as cotton (E1864.40), sorghum (E283.30) and dry beans (E292.20). The study recommends that households should grow drought tolerant crops such as cotton, sorghum and dry beans instead of maize. The government should provide irrigation infrastructure, such as dams, strengthen extension services and subsidise farm inputs in order to improve crop production.</p>
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».