Economic value of water harvesting for climate-smart adaptation in semi-arid Ijara Garissa, Kenya
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The semi-arid Ijara experienced erratic and declining rainfall whereas temperature increased, triggering extreme weather events shocks. Given the shocks that outwitted traditional coping mechanisms, pastoralists spontaneously took to water harvesting pans as adaptation strategy. The spontaneity translated into unclear costs benefits which the study clarified by isolating them for analysis and also measured the strategy’s viability. The design used was costs-benefit-analysis, complemented by the regional financial market-driven 15% discounting rates. Also co-ordinated regional downscaling experiment models were used to ascertain climate performance and projection. Household questionnaire was administered to 240 calculated from 9000 farmer population. Annual water pan cash flow netted present value US$ 5393 and 57% pastoralists had embraced agro-pastoralism. Land size inadequacy and the communal tenure upset 86.26% users and 53.08% lacked requisite skills. Other challenges were feed deficit at 30.41%, and diseases 20.41% in that order. Benefits from harvesting water exceeded costs, making the investment viable for adaptation. Considering the limited adaptation capacities, disease control and feed deficit costs, policies need to focus on formulating climate-smart water harvesting technologies, improve feed to include revitalizing traditional grazing management practices. Other pertinent investment opportunities include strategic value-chain linkages and infrastructure as well enriched soil stabilization using multi-benefits crops and generation and consistent use of weather data.
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.
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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 découle