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Enregistrement W3083477847 · doi:10.22215/etd/2016-11636

Understanding smallholder farmers’ food security and institutional arrangements in view of climate dynamics: Lessons from Mt. Kenya region

2016· dissertation· en· W3083477847 sur OpenAlexaff
Beth Mburu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueClimate change impacts on agriculture
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesInternational Fund for Agricultural Development
Mots-clésLivelihoodFood securityAgricultureAgricultural productivityBusinessFocus groupProductivityClimate changeFood processingNatural resource economicsGeographyEnvironmental resource managementEconomic growthPolitical scienceEconomicsMarketingEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Globally, an estimated 800 million people are currently experiencing hunger.Food insecurity remains a major concern, especially in developing countries.In sub-Saharan Africa, smallholder farmers, who are both food producers and consumers, manage 80% of all farms but face many challenges including; shrinking farm sizes, limited financial resources and dynamic farming environments.Food insecurity persists among smallholders as various uncertainties together with climate change impacts exacerbate existing vulnerabilities.However, smallholders have the potential to contribute significantly to food security at community through national scales.This research aims to provide a better understanding of food security determinants among smallholders with a focus on how they use various institutional arrangements to augment their livelihoods.Through focus group discussions and on-farm interviews, the research engaged with smallholders and non-farmers from Embu, Mt.Kenya region in central Kenya.Guided by insights from political ecology, the research assessed smallholders' narratives on perceptions of and experiences with food security, institutional arrangements, climate variability, and climate change.The findings offer strong evidence that smallholders' livelihoods are inextricably reliant on their food production.Fulfilling other livelihood needs, e.g.school fees, often receives priority over satisfying a household's dietary requirements.Cropping seasons rather than longer timescales dictate smallholders' decision-making and planning.Resultantly, everyday uncertainties and challenges tend to subsume climate change threats while climate variability poses more impacts on their seasonal productivity.The conventional definition of food security posed by the Food and Agricultural Organization aligns only partially with the realities of farmers in the Embu region.Smallholders place greater emphasis on two food security dimensions, iii availability and access, paying considerably less attention to utilization and stability.While engaging formal institutions, smallholders have greater agency as members of informal groups than as individuals.This research proposes leveraging current formal and informal institutional arrangements to bolster smallholders' food security outcomes as well as improve their adaptive capacity to climate variability and change.It recommends supporting smallholders through providing relevant agro-climatic information, offering functional financing, brokering new knowledge, assisting in scenario planning for risk management, and reducing access barriers in pre-production processes.This journey has revealed my ability to adapt and reinvent myself.Whatever direction my career takes hereafter, the art of balancing looming deadlines while reining in my stellar procrastination skills will be an asset.I would like to acknowledge the people who have shaped my path and ensured I steered steadily towards my True North.I am deeply obliged to my supervisor Prof. Mike Brklacich for his patience and guidance.Mike, your mentorship throughout my doctoral journey has helped me unmask many blind spots.As the African adage states, "What an elder sees while seated, a child cannot see while standing on their toes".In your unique way, you have allowed me to grow into scholarship and find my voice as I embraced new concepts in social science.Your support has fashioned my time at Carleton to be truly interdisciplinary and helped shape my insights on global-to-local perspectives.To members of my doctoral advisory committee, Prof. Blair Rutherford and Dr.Evans Kituyi, I remain indebted to your succinct and helpful guidance that has helped refine the scholar in me.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,126

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0110,004
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,168 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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