Characterisation of Rice Production Systems in Northern Agro-Ecological Zone, Uganda
Notice bibliographique
Résumé
Rice growing is an important source of food and income to the farming community in the northern agro-ecological zone (NAEZ) of Uganda. NAEZ comprised of 16 districts which form Acholi and Lango sub-regions and it is categorized by tropical dry climate with bimodal rainfall patterns. However, inspite of the importance of rice in the NAEZ, very little information exists that could support prioritization of development in the sector. This paper therefore, bridges information gap by analyzing characteristics of rice production system in the study area based on data obtained from a field survey conducted during 2016. The study used cross-sectional design to collect data which was analysed using the descriptive statistics of the STATA computer package. The results revealed marked difference in households’ characteristics, production output and input utilization, production practices and constraints between lowland and upland systems. The study has concluded that: climate variability, pest and diseases, lack of improved seed variety, labour related constraints and lack of specialization are potential causes of low rice production and productivity in the NAEZ. However, to improve production performance of the systems, the study recommends promotion of climate smart farming in rice and further research into system based effects of climate on productivity as well as farmers’ adaptation to climate variability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».