Prospects of Agroforestry as Climate-smart Agricultural Strategy in Cocoa Landscapes: Perspectives of Farmers in Ghana
Notice bibliographique
Résumé
Climate-Smart Agriculture (CSA) is increasingly being promoted by the international community to help farmers adapt to climate change and lift them out of poverty. An essential technique that is promoted under the climate- mitigating smart agriculture policy package to reduce forest loss is agroforestry—the planting of woody plants or trees into farming systems. Integrating agroforesty into cocoa landscapes, it is argued, create forest-like habitats which serves as faunal refuges, sequester carbon and therefore contribute to increasing agricultural productivity, resilience (adaptation) and removal of greenhouse gas emissions. This article uses a qualitative data collected from 100 households in seven communities around the Kakum National Park in the Twifo Hemang Lower Denkyira District in Ghana, where a climate-smart agriculture programme is being piloted. The study analysed the extent of willingness of farmers to participate in interventions that promote increased adoption of agroforestry in cocoa landscapes. The result shows that though farmers have favourable perception about the role of agroforestry on cocoa systems, and are willing to adopt the practice, this does not automatically translate into their willingness to participate in agroforestry program that was asking them to extend the number of trees currently maintained on their cocoa landscapes. The study further reveals that size of farms, the age and height of cocoa trees, extension support and the general ecology of the cocoa varieties as some of the reasons influencing whether the agroforestry practices promoted could be adopted or not.
Conservé avec la notice de tri, où il sert de preuve aux étiquettes ci-dessus.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Le tri à trois modèles
les 5 600 travaux triés →Les trois modèles l'ont jugé hors champ.
Qualitative study of farmers' willingness to adopt agroforestry in Ghana.
This examines Ghanaian farmers' agroforestry adoption perspectives, not research practice.
Farmer adoption of cocoa agroforestry in Ghana; agricultural development study.
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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».