Development and the Environment: Overview of the Development Planning Process in Agricultural Sector, in Uganda
Notice bibliographique
Résumé
The social component of the environment associated mostly with human activities has significantly imposed a threat to the only life-support systems of the earth. Uganda made adjustments in its planning process to prioritize environment conservation. However, in the recent past years, mostly between 2013 and 2017, the country stretched its resources to increase agricultural production, both livestock and crops. The objective of this study was to establish and document the development and the environment conservation strategies at global and regional levels with an overview on the development planning process in agricultural sector, in Uganda. The results showed that the sustainable development plans with participatory approach at international, regional, national and local or community levels are the best methods to cope with and reduce the negative impacts of man’s activities on the environment. The understanding of the complexes of the environment is very important to ensure the relationship between the social, economic and environmental protection for a sustainable development. The results also indicated that in Uganda, the agriculture industry made consistent efforts to increase agricultural production by 431,161 hectares and livestock heads by 7,878,000 (cattle, sheep, goats, pigs, and poultry) between 2013 and 2017. This increased agricultural greenhouse gas emission due to the use of synthetic fertilizers, burning of the cleared grasses, and use of manures applied to boost soil fertility and the reduction in the trees that sequester CO2. This study recommended that the agricultural sector should opt for sustainable agriculture by adopting practices like use of multipurpose crops that can offer environmental services like binding soil particles together to control erosion as well as yielding more food products. Dual-purpose livestock breeds should be adopted to avoid immense numbers that serve different purposes that will probably lead to increased GHG emissions.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».