Perceptions, Knowledge, Adaptation and Socio-Economic Cost of Climate Change in Northern Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this paper is to assess the perceptions and determine the ability of farmers in rural Northern Nigeria to explain climate change, and to ascertain the socio-economic cost of climate change to them. The study also sought to understand how farmers have adapted to climate change and assess barriers to adaptation. The study is based on a survey of farmers in two rural communities in Northern Nigeria. The results reveal that the people generally associate climate change with changes in temperature, precipitation and vegetation. A significant number of farmers believe that temperature is increasing and that precipitation is declining. Those with the greatest experience of farming were more likely to notice climate change and have detailed explanation for its occurrence. The results also showed that there were important differences in the propensity of farmers of different age groups to adapt and there may be institutional impediments to adaptation. Although experienced farmers were more likely to perceive climate change, it is the younger farmers who were more likely to respond by making at least one adaptation, while the older ones often fell on safety nets of their social networks for survival. Although, large numbers of farmers perceive no barriers to adaptation, those that do perceive them tend to cite their age, lack of credit facilities, high level of illiteracy, high incidences of theft, soil erosion, large family sizes, lack of farm inputs and poor access to markets for their produce. About a fifth of the respondent although perceive climate change but are unable/fail to respond. This category may require particular incentives or assistance to do what is ultimately in their own best interests. While it is important to encourage improved farmer education, this alone is not adequate to enhance farmers’ adaptation to climate change. There is room for better adaptation if government intensify activities of extension workers and encourage planting of different varieties of the same crop which the farmers are used to cultivating, enhance weather forecasting potentials and make such information available to farmers to enable them adapt to changing planting dates. There is also need to integrate adaptation strategies to fit the peculiarities of the culture and customs of the societies concerned.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».