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Enregistrement W2771576837 · doi:10.1186/s40066-017-0144-2

Determinants of smallholder farmers’ decision to adopt adaptation options to climate change and variability in the Muger Sub basin of the Upper Blue Nile basin of Ethiopia

2017· article· en· W2771576837 sur OpenAlex
Abayineh Amare, Belay Simane

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.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueAgriculture & Food Security · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueClimate change impacts on agriculture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAddis Ababa UniversityDeutscher Akademischer AustauschdienstInternational Development Research Centre
Mots-clésLivelihoodClimate changeVulnerability (computing)Diversification (marketing strategy)GeographyScale (ratio)AgricultureSocioeconomicsEnvironmental resource managementBusinessEnvironmental scienceEconomicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Smallholder farmers’ decisions to adopt adaptation options in response to climate change and variability are influenced by socioeconomic, institutional, and environmental factors, indicating that decision patterns can be very specific to a given locality. The prime objective of this research is to identify factors affecting smallholder farmers’ decisions to adopt adaptation options to climate change and variability in the Muger River sub-basin of the Blue Nile basin of Ethiopia. Both quantitative and qualitative data were collected using a semi-structured questionnaire, focused group discussions, and key informant interviews from 442 sampled households. Frequency, mean, Chi-square test, and one-way ANOVA were used for analysis. Furthermore, a multinomial logit model was employed to analyze the data. Results signified that small-scale irrigation, agronomic practices, livelihood diversification, and soil and water conservation measures are the dominant adaptation options that smallholder farmers used to limit the negative impact of climate change and variability in the study area. The results further revealed that adoption of small-scale irrigation as an adaptation to climate change and variability is significantly and positively influenced by access to credit, social capital, and the educational status of household heads. Greater distance to marketplace and size of farmland negatively affected the use of agronomic practices, whereas crop failure experience and access to early warning systems have a positive influence. The results also point out that adoption of soil and water conservation measures are positively affected by exposure to early warning systems, greater distance to the marketplace, and larger size of cultivated land. It is also noted that livelihood diversification is negatively influenced by socioeconomic factors such as education, the gender of the household head, and livestock ownership. Overall, the results suggested that improved policies aimed at increasing the adoption of adaptation options to offset the impact of climate change and variability should focus on: creating effective microfinance institutions and effective early warning systems, increasing farmer awareness, improving infrastructure, and encouraging farmers’ membership to many social groups. The results further suggested that agroecological and gender-based research should be promoted and increased for a more holistic understanding of farmer adaptation options.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,398
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,220 · 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