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Enregistrement W2594470055 · doi:10.3390/w9030181

Vulnerability of Maize Yields to Droughts in Uganda

2017· article· en· W2594470055 sur OpenAlexaff
Terence Épule Épule, James D. Ford, Shuaib Lwasa, Laurent Lepage

Notice bibliographique

RevueWater · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueClimate change impacts on agriculture
Établissements canadiensUniversité du Québec à MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVulnerability (computing)Adaptive capacityGeographyAgroecologyPovertyPrecipitationYield (engineering)Temperate climateClimate changeEnvironmental scienceLatitudeFood securityClimatologyAgroforestrySocioeconomicsAgricultureEcologyBiologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate projections in Sub-Saharan Africa (SSA) forecast an increase in the intensity and frequency of droughts with implications for maize production. While studies have examined how maize might be affected at the continental level, there have been few national or sub-national studies of vulnerability. We develop a vulnerability index that combines sensitivity, exposure and adaptive capacity and that integrates agroecological, climatic and socio-economic variables to evaluate the national and spatial pattern of maize yield vulnerability to droughts in Uganda. The results show that maize yields in the north of Uganda are more vulnerable to droughts than in the south and nationally. Adaptive capacity is higher in the south of the country than in the north. Maize yields also record higher levels of sensitivity and exposure in the north of Uganda than in the south. Latitudinally, it is observed that maize yields in Uganda tend to record higher levels of vulnerability, exposure and sensitivity towards higher latitudes, while in contrast, the adaptive capacity of maize yields is higher towards the lower latitudes. In addition to lower precipitation levels in the north of the country, these observations can also be explained by poor soil quality in most of the north and socio-economic proxies, such as, higher poverty and lower literacy rates in the north of Uganda.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,231 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations50
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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