Resource Use Efficiency as a Climate Smart Approach: Case of Smallholder Maize Farmers in Nyando, Kenya
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Notice bibliographique
Résumé
To simultaneously enhance agricultural productivity and lower negative impacts on the environment, food systems need to be much more efficient in using resources such as land, water, and fertilizer. This study examines resource use efficiency of maize production among smallholder farmers in Nyando, Kenya. The main objective is to assess the degree of technical efficiency of smallholder farmers and identify the impact of so-called “climate smart practices” on technical efficiency. The method of Stochastic Frontier Analysis is used to simultaneously estimate a stochastic production frontier and a technical inefficiency effect model. Data for 324 subplots farmed by 170 households were available for this analysis. The study reveals that maize production in Nyando is associated with mean technical efficiency of 45% and that soil conservation practices such as residue management, legume intercropping, and improved varieties significantly increase farmers’ technical efficiency. Soil carbon is found to be a critical factor of production. These results imply that there is potential to more than double production using the same resources and that soil conservation practices can be very “climate smart,” at once increasing soil carbon, production, climate resilience, and technical efficiency.
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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 | 0,004 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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