Changing Trends in Cultivation Practices and Adoption of Climate Adaptive Farming in Eastern Nepal
Notice bibliographique
Résumé
Climate change impacts are likely to affect the agricultural production leading to further food insecurity. In this context, the trend of cereal production with climate variables was studied in order to understand the linkages between climate change and crop productivity. The study was conducted in three districts of Sagarmatha zone, namely Solukhumbu (mountain region), Okhaldhunga (hill region) and Saptari (Terai region) representing three ecological zones in Nepal. A household survey (295 households), focus group discussions and key informant interviews were used to collect data on the history of the cultivation systems, varieties of crop grown, trends on crop yield, and adaptation to climate change. Results showed farmers’ introduction of high yielding varieties of crops and vegetables due to economic benefit, while traditional varieties are no longer cultivated. The infestation of pest attack is increasingly seen since two decades, while few pests were reported to be disappeared. Although majority of farmers in Saptari and Okhaldhunga districts used pesticides as per the prescribed doses, pesticide use is still random in Solukhumbu district. The multiple comparisons of means showed that there is a significant difference in the average production of rice and maize since 30 years until recently (p<0.05) in these three districts. The average production of rice, maize and wheat increased with decreasing average annual temperature and rainfall in Saptari district since 30 years. In contrast, in Okhaldhunga and Solukhumbu districts, the average production of three cereal crops increased with increasing average annual temperature and rainfall. With the late arrival of the monsoon, farmers have adopted coping strategies particularly for rice cultivation through occasional shift in crop planting dates and selection of shorter duration crop varieties that can be harvested early.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».