Economic Assessment of Climate Adaptation Options in Myanmar Rice-Based Farming System
Notice bibliographique
Résumé
Agriculture is highly sensitive to climate change and understandings how the adaptation options improve the farming household’s adaptive capacity are critical to the agricultural policies. The study was carried out for the economic assessment of climate adaption options in rice-based farming system of Myanmar. The propensity score matching approach was applied to explore the existing adaptation options and its contribution on the farm income. In addition, the binary probit model was used to analyse the factors influencing those adaptation decisions. The erratic rainfall, especially dry spell period and unexpected rain during the critical crop growth, was the critical challenge of rice-based farming in the study. The timely operation of farm machineries was one of the major adaptation options for the farmers, followed by other options such as use of more agrochemicals and changing rice varieties including early maturity, high yielding and stress tolerant varieties. The combination of those adaptations gave additional 0.86-0.89 ton/ha yield, 152-158 USD/ha total return and 108-124 USD/ha profit to the adapter farmers. The institutional factors such as irrigation access, access to credit, access to weekly weather information and participation to agricultural training were critically important to the adaptation decision. Moreover, the social capital factors like farming experience, farm size and farm income share were also major influencing variables.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».