Comparative Assessment of Local Farmers’ Perceptions of Meteorological Events and Adaptations Strategies: Two Case Studies in Niger Republic
Notice bibliographique
Résumé
Several studies on farmers’ perceptions on climate variability tend to provide bulked information at either regional or national level. Assessing the disparities of skills and the strategies of adaptations among farmers across locations could be the first step towards solutions in adaption to the climate variability and change. The objective of this paper was to assess and compare local farmers’ perceptions on meteorological events, adaptations and access to agricultural extension services in two agro-ecological zones, Diffa and Aguie, in Niger Republic. The results revealed that climate challenges are well distributed in both areas but, there are significant discrepancies in the perceived climate variabilities compared to meteorological observations. Respondents noted an increase in temperature which is in agreement with climatic data evidence. It was found that majority of respondents adopt crop diversification in the sense of mixed cropping as their major adaptation strategy to climate variability. However, the extent to which farmers perceived crop diversification as a climate change adaptation strategy is not a response to the subjectively perceived changes in weather patterns, but rather a traditional strategy to reduce risk and to adapt to the long-standing inter-annual and intra-annual rainfall variability in the area. The lack of sufficient educational knowledge, external support and access to information are the constraints that hindered farmers to adapt effectively and, this leads to low agricultural productivity. It is recommended to empower farmers with information, technological skills, access to heat resistant crop varieties that enable them to adapt to increasing maximum temperatures.
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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».