Cost and effectiveness of in-season strategies for coping with weather variability in Pakistan's agriculture
Notice bibliographique
Résumé
Crops are vulnerable to weather hazards throughout the growth season, with periods of heightened risk described as critical moments. Farmers have a number of ex-ante and in-season options for coping with these events, and ex-post adjustments to farm-household portfolios to further limit the impact on livelihoods if these options fail. Adaptation-related research has focussed mainly on ex-ante or ex-post coping strategies, because in-season approaches tend to be seen as a given, meaning their cost effectiveness is ignored. Based on detailed survey data collected from 287 households in four of the main cropping systems in Pakistan, this study evaluates the impact pathways of hazards and the cost effectiveness of in-season coping strategies. Yield losses varied by 10–30% for 43% of the cases and by 31–50% for another 39%, with the most severe losses caused by the compounding effect of two hazards in one crop season or if both crops in a multi-crop rotation were affected simultaneously. In-season coping options were mostly restricted to the early crop stages and constrained by a short window of time for the response. The application of in-season coping strategies resulted in a yield recovery of 40–95%, with an additional cost of 4–34% of the value of recovered yield. The major critical moments identified were the harvest season, with farming often affected by un-seasonal precipitation, and the germination stage, with an additional high risk for low temperatures at high altitude. A better understanding of the differentiated risks and effectiveness of in-season coping strategies could support the promotion of sustainable crop production in similar agro-ecologies. Moreover, the effectiveness of present-day coping strategies, rather than the use of coping approaches itself, could signal a potential ability to adjust to future climate change.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».