Determinants of Adaptation to Climate Change: A Gendered Analysis from Bahi and Kondoa Districts, Dodoma Region, Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
Although various long term adaptation measures are currently implemented by farmers to adapt to the effects of climate change in Tanzania, information regarding factors determining choice of adaptation options between men and women is scarce. A gendered analysis was done to analyze determinants of adaptation to climate change in Bahi and Kondoa Districts, Dodoma Region, Tanzania. A cross-sectional research design was adopted whereby the data was collected from a sample of 360 respondents, 12 focus groups and 18 key informants. Analysis of quantitative data involved descriptive statistics and multinomial logit model using Nlogit 3.0 and qualitative data were summarized by using content analysis. Results revealed that the main occupation and land size were the main factors that determined adaptation options for men during food shortage while for women, the main factor was marital status. The village/location of respondents was the main factor that determined climate change adaptation option for women to adapt crops to climate change whereas, for men, access to agricultural knowledge was the main factor that encouraged men to use improved seeds, manure and deep cultivation, instead of selecting and keeping enough seeds for the next season. It is concluded that factors determining choice of climate change adaptation between men and women are not the same, emphasizing the need for gender differentiated interventions to promote climate change adaptation. Thus, planners and policy makers from Agriculture, Livestock and Environment sectors; Tanzania NAPA and other development practitioners dealing with climate change should use gender sensitive interventions to manage climate change.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».