Collaboration Relations in Climate Information Production and Dissemination to Subsistence Farmers in Namibia
Notice bibliographique
Résumé
Although climate information can aid farmers' capacity to adapt to climate change, its accessibility and adoption by subsistence farmers hinge on the collaboration between farmers and climate information providers. This paper examines collaborations among actors in the process of climate information production and dissemination in the Namibian agricultural sector. The aim is to investigate the extent to which subsistence farmers are integrated into the collaboration process and the impact of the collaboration on the nature and accessibility of disseminated information. Key informant interviews and a questionnaire survey were used for data collection. Using network analysis, we estimated the networks' density, clustering coefficient, and degree centrality. The study found that both the climate information production and dissemination networks have a high overall clustering coefficient (78% and 77%, respectively) suggesting a high rate of collaboration among the actors in the networks. However, the frequency of interactions between the actors in both the information production and dissemination networks and subsistence farmers remains very low. Nearly all surveyed farmers reported that they meet with information providers only once in a year. The effect of this poor interaction is reflected in the poor occurrence of feedback learning, which is needed to optimize channels of information dissemination to subsistence farmers and enhance the robustness of disseminated information. We recommend innovative communication means via mobile phone, promotion of peer-to-peer learning, flexible collaboration relations with more space for feedback from the users of climate information, and more attention to long-term forecasts and their implications for adaptive actions.
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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 | 0,001 |
| 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 ».