Influence of Climate Change on Food Crop Yield in Benin Republic
Notice bibliographique
Résumé
World climate is projected to be more harmful and unforeseeable. A threefold combination of temperature, precipitation and potential evapotranspiration leads to climate change with a negative effect on staple food crop production. To understand the sensitivity of staple food crop yield to future change in climate, this paper uses the feasible generalized least square (FGLS) and heteroskedasticity and autocorrelation (HAC) consistent standard error techniques function to quantify the effects of climate variables on the mean and variance of crop yields. Data from FAOSTAT website and national institutions such as temperature, precipitation and crop areas cultivated for period 1961-2015 for Benin country are used. Climate variables are computed according to each crop growing season. The results showed that climate change could significantly influence the mean crop yields and could significantly affect the crop yield variability. The contribution of climate variables to crop yield varies across staple crop yields and they were predicted to decrease about 2025. In order to ensure food availability in the context of climate change, support to agricultural sector and especially to staple food crops production should be focused on seeds improvement by generating, developing and extending drought and flood-tolerant varieties. The results also implicate the promoting of irrigated agriculture.
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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 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».