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Enregistrement W2902964047 · doi:10.5539/jsd.v11n6p82

Smallholder Farmers’ Responses to Scientific Early Warning on Weather in the Okavango Delta, Botswana

2018· article· en· W2902964047 sur OpenAlexvenueno aff
Oluwatoyin Dare Kolawole, Moseki R. Motsholapheko, Barbara Ntombi Ngwenya, Ananias Moses, Melda Nonhle Makebea, Matshidiso Tshidi Kaisara

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Development · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Innovations and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWarning systemSociology of scientific knowledgeGeographyEnvironmental resource managementBusinessEnvironmental scienceSociologyComputer scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although formal channels of communication exist for conveying early warning scientific weather messages, it is widely believed that small-scale farmers continue to utilize traditional practices in obtaining weather information. This study identifies and assesses the factors which influence the uptake of scientific early warning weather information by small farmers in the Okavango Delta, Botswana. A descriptive-analytical design was used to study 90 farmers in Kareng and Bodibeng communities situated within the delta basin. A multi-stage sampling procedure was used to select the sample from an existing household listing. A semi-structured interview and focus group discussion (FGD) were used to elicit information from the respondents. Findings show that most farmers (68.9%) moderately utilize scientific weather information, while 16.7% had a low uptake of the messages. Nonetheless, 14.4% of farmers had a high uptake of weather information. There was significant positive correlation, at p≤0.01 confidence level, between uptake of early warning scientific weather information and educational level, age, traditionalism and fatalism. The uptake of scientific weather information or messages had a strong association with information sources such as Kgotla meetings, TV, print media, agricultural extension agents and the radio. The uptake of modern scientific weather information needs to be promoted through these modes of communication, coupled with well-resourced extension services, and in ways that may not be perceived to denigrate indigenous knowledge. Sectoral departments should collaborate in addressing existing challenges for appropriate climate response action.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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