Development and utilization of a decision support tool for the optimization of fertilizer application in smallholder farms in Uganda
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents the development and pilot of the Fertilizer Optimization Tool (FOT), a decision support tool for use by extension agents in advising smallholder farmers in Uganda in applying optimum (rather than maximum) fertilizer by considering the farmers' financial abilities. The FOT is made up of three components which includes, the optimizer tool, the nutrient substitution table, and a fertilizer calibration tool. The FOT was developed using field trial data collected on specific agro-ecological zones and mapped using global positioning systems in 13 Sub-Saharan Africa countries. The FOT provides site-and farmer-specific fertilizer recommendations, providing both economic and environmental benefits. Results are based on a survey of 241 households, 57 technical personnel and tracking of 33 FOT users over a 3-season period. Results show a progressive shift in farmers' attitude towards the value of fertilizer. More FOT users (71%) disagreed with the statement that fertilizers destroy soils, compared with non-FOT users (52%). Crop yields (tons/ha) were significantly higher for crops receiving fertilizers compared to those not. While it is generally accepted that using fertilizer improves crop response and achieves better yields, the value of FOT was reported in terms of rationalization of investment by farmers. The average seasonal investment was approx. $43, giving a return on investment of over 107%. Given the evidence generated from Uganda, there is a need for considering out scaling the FOT technology to other countries in Africa, which are faced with the same challenges of low fertilizer use among smallholder farmers. Using the mobile FOT app provides a further cost-effective opportunity to out scale the approach to benefit more smallholder farmers in sub-Saharan Africa. Further development of the FOT is suggested, particularly in the wake of increased focus on multi-nutrient fertilizer blends, and the need to adjust for soil PH, moisture, and long-term impacts of nutrient substitution.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».