Sustainability, institutional arrangement and challenges of community based climate smart practices in northwest Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
Crop productivity in the highlands of Ethiopia is critically challenged by land degradation and climate change and variability. Massive plantations and several kilometers of soil and water conservation technologies have been practiced in response to those challenges. Yet land degradation and the level of sustainability of the technologies have continued to be critical challenges. Thus, the objective of this research was to examine the sustainability, challenges and future prospect of climate smart community-based soil and water conservation practices. Data were collected using household survey, key informant interview and focus group discussion. Analytic hierarchy process for multi-criteria decision making was used to analyze the sustainability of community-based climate smart practices. The finding revealed that the overall score of the sustainability dimensions was about 67.5%, which lies in the zone of “sustained but at risk.” The institutional arrangement has limitations in that farmers were involved in implementation phase while there is little room in planning, monitoring and evaluation phases. The major challenges of the soil and water conservation practices were: destruction of the communal forests and structures for personal benefits, overlapping work calendar with irrigation and off-farm works and structures wasted farmland. The success of the structures from the perspective of officials is expressed in terms of the numbers of kilometers constructed and community participation. However, it overlooks how it reduces the problem of land degradation and challenge of climate change and variability. Thus, in order to sustain the structures, direct participation of farmers at all stages of the work is encouraged. The sustainability of structures can also be partly ensured if it generates benefit to the local community.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».