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Enregistrement W2981921936 · doi:10.1080/21665095.2019.1678186

The impact of adaptation practices on crop productivity in northwest Ethiopia: an endogenous switching estimation

2019· article· en· W2981921936 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueDevelopment Studies Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Innovations and Practices
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProductivityYield (engineering)Psychological interventionClimate changeCrop productivityAdaptation (eye)Agricultural economicsCrop yieldCropEstimationGeographyEconomicsPsychologyEconomic growthAgronomyForestryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change and variability adversely affect smallholder farmers in developing countries, including Ethiopia. In response, farmers are adopting various adaptation strategies. However, there is a paucity of studies examining whether or not these responses benefit farmers in increasing crop productivity. Cognizant of this fact and its policy importance, this study empirically analyzes the impact of adaptation strategies on crop productivity in northwest Ethiopia. We collected data through household survey questionnaire, focus group discussion and key informant interview. We also analyzed time-series climate data to see how crop yield responds to climate variability. The empirical model employs the endogenous switching regression. Climate information and distance to market are validated as instrumental variables. The model revealed that farmers who adopted adaptation strategies would have gained lower yield if they had not adopted them; and those who did not adopt a strategy would have gained higher yield than if they had. Improved seed, contact with development agents (DAs), urea, compost and rainfall are significantly associated with the likelihood of increasing yield. The results also show systematic difference where age is inversely related with adapters and vice versa for non-adapters. Hence, adaptation interventions should consider these heterogeneities.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,745
Score d'incertitude au seuil0,731

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,368
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,087 · 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