How do farmers adapt to agricultural risks in northern India? An agent-based exploration of alternate theories of decision-making
Notice bibliographique
Résumé
Agricultural decision-making processes occur in complex and dynamic environments and are highly contextual. Despite evidence to the contrary, utility maximization is often the implicit theoretical assumption underlying agricultural decision-making processes. This study undertakes an exploratory approach to test alternative theories of human decision-making on the process of agricultural adaptation of farmers in India by synthesizing multiple sources of social and environmental data. We developed an empirical agent-based model (ABM) to simulate past adoption decisions of six agricultural adaptation strategies of 959 farmers in northern India. The model assessed the fit of four major decision-making rules - utility maximization, self-satisficing, social norms, and random choice for farmers differentiated by farm size. Scenario analysis was conducted to test whether (and which) alternative decision-making rules offered a better explanation of the adoption of (which) adaptation strategies. Results demonstrated that the utility-maximizing decision rule had a higher fit for productivity-enhancing adaptation strategies, such as adopting high yield varieties and enhanced fertilizer use, with model performance increasing, generally, with farm size. The adoption of climate tolerant varieties by farmers was most closely guided by self-satisficing and social norms decision-rules, with the model performance, under both scenarios, highest for marginal landholders. Marginal farmers are more likely to use these heuristics to adopt climate tolerant varieties as their decisions may not necessarily be geared towards increasing profit, unlike larger farmers. Social norms had a higher fit for the adoption of climate-related strategies, including enhanced irrigation, with model fit increasing, generally, with farm size. Agricultural policy and extension efforts that incorporate the varied motivations and heuristics of agricultural decision-making, rather than assuming adaptation as a utility maximization exercise, can better design, develop, and disseminate solutions to support the adaptive capacity of farmers.
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 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 | 0,000 |
| 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 ».