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Enregistrement W2884365798 · doi:10.1007/s12571-018-0827-y

Evolving high altitude livelihoods and climate change: a study from Rasuwa District, Nepal

2018· article· en· W2884365798 sur OpenAlexfundno aff
Douglas J. Merrey, Abid Hussain, Deepak Dorje Tamang, Bhuwan Thapa, Anjal Prakash

Notice bibliographique

RevueFood Security · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDepartment for International DevelopmentInternational Development Research CentreInternational Centre for Integrated Mountain Development
Mots-clésLivelihoodAgricultureClimate changeFood securityLivestockGeographyCroppingAgroforestryBusinessAgricultural economicsEnvironmental scienceEconomicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined local people’s perception of climate change and its impacts on their livelihoods, and identified key opportunities and threats arising in four Village Development Committees in the high mountains of Rasuwa District, Nepal. The local people are still heavily dependent on agriculture and livestock for their food security and livelihoods, despite the involvement of a significant proportion of households in non-agricultural income-generating activities, such as tourist services and labour work in other areas (outmigration). In agriculture, farmers mainly cultivate traditional food crops such as millets, buckwheat, local beans, and barley. They also cultivate rice, potato, and vegetables. Agriculture is mainly rainfed with a few exceptions of micro-irrigation systems fed by springs and snow-melt water. The impacts of climate change are mixed to date: changes in patterns of snowfall and snowmelt, rainfall, and temperatures are having both positive and negative impacts. Households are adapting to this changing climate through changes in their cropping patterns, integration of livestock with agriculture, and adoption of non-farm income activities. There are also new opportunities coming up at the study sites such as new markets for vegetables, traditional crops, and livestock.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,212 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations49
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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