MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3144425440 · doi:10.5194/egusphere-egu21-15356

Welfare impacts of livelihood diversification strategies in response to rainfall variability - A case study of Northern Ghana

2021· article· en· W3144425440 sur OpenAlexaff
Sarah Redicker, Roshan Adhikari, Thomas Higginbottom, Ralitza Dimova, Timothy Foster

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueLand Rights and Reforms
Établissements canadiensRed Deer Polytechnic
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLivelihoodDiversification (marketing strategy)Agricultural diversificationAgriculturePovertyIrrigationAgricultural productivityFarm incomeVulnerability (computing)Agricultural economicsNatural resource economicsBusinessFood securityClimate changeEconomicsGeographyEconomic growthAgronomyEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>More than 70 percent of West Africa’s (WA) poor live in rural areas and depend largely on rain fed agriculture for food production and income generation. The livelihoods of farmers are threatened not only by long-run climate variability but also by seasonal extreme weather events that can reduce yields and increase agricultural income uncertainties. Low adoption levels of improved agricultural technologies and poor soil qualities further increase farmer vulnerability to rainfall variability. Therefore, the impacts of changes in rainfall patterns and rainfall intensity are severe and can result in the loss of income sources poverty and even food insecurity.</p><p>To mitigate against losses from these events, farmers in the region engage in several risk diversification strategies. For rural areas where adoption options are limited, diversification of agricultural production or engagement in off-farm work are the most viable options. However, governments and donor agencies pursue other strategies such as agricultural intensification through irrigation development to prepare for increased impacts of climate change. Engagement in year around irrigated agriculture can however, potentially limit farmer’s ability to participate in further risk diversification strategies, especially if these involve off-farm strategies.</p><p>A considerable amount of literature has looked at how access to irrigation benefits farmer livelihoods. However, research on this subject has been mostly restricted to benefits of dry season irrigation and impacts of irrigation in overcoming dry spells. What is not yet clear is the benefit of irrigation to overcome effects of irregular rainfall, such as late onset of rainfall in the rainy season and implications for the agricultural income and further risk diversification strategies.<strong> </strong>This paper seeks to remedy these problems by analysing whether irrigation provides enough security and agricultural income to justify that farmers focus on agriculture as main economic activity and engage in year round farming.</p><p>We address this research question in three steps. First we ask how farmers in the region are impacted by rainfall variability. We combine household survey data (n=646) with information collected in focus group discussions and climate data from a case study from North Ghana. Second, we use a two-stage regression analysis to estimate what factors affect smallholder’s decisions to adopt different risk diversification strategies across different strata of irrigation access. In the second stage, we estimate the causal relationship between diversification strategies and household welfare as measured in crop income. This study offers some important insights into applied risk diversification strategies across heterogeneous farmer groups, potentially helping to understand why so many irrigation initiatives have not been successful in involving local farmers in extensive and all year round irrigated agriculture. The comparison of drivers and constraints of diversification strategies across irrigation typologies enables us to value the worth of irrigation for smallholder households in the context of on-farm and off-farm incomes. Additionally, the combination of climate data and targeted questions in the household survey enables us to understand what seasonal rainfall events pose a risk to livelihoods and how frequently they are encountered.</p>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,257
Score d'incertitude au seuil0,983

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,221 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetLand Rights and ReformsTravaux en français237 207