Influence of Farmers’ Socio-economic Characteristics in Selection of Climate Change Adaptive Strategies
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is a global phenomenon that has been of great concern and its tackle is of outmost importance for food security and poverty alleviation among other things. This paper assessed the decisions informing selection of climate change adaptive strategies in Limpopo Province based on farmers’ socio-economic characteristics. Data was collected from all five districts of Limpopo province namely; Sekhukhune, Waterberg, Mopani, Capricorn and Vhembe. A questionnaire administered in a face to face interviews was used to collect data on various climate change adaptive strategies used by emerging farmers in Limpopo province of South Africa. The most identified strategies identified were crop diversification, substitution of crops, calendar redefinition, changing crop rotation patterns and fertilizer application. Results from the multinomial logistic regression model employed indicated that farmers’ socio-economic characteristics such as gender, age group, formal education, farming experience and household size significantly influenced farmers’ selection of climate change adaptive strategies. As a conclusion, farmers’ socio-economic characteristics are the major influencing factors determining selection of specific adaptive strategies. The study recommended that to enhance adaptive strategy uptake there should be a careful consideration of socio-economic characteristics that suits a need of specific farmers as farmers’ adaptation to climate change varies individually.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».