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Enregistrement W4205520184 · doi:10.5539/jas.v14n2p144

The Economic Impact of Climate Change on the Agricultural System in Fiji

2022· article· en· W4205520184 sur OpenAlexvenueno aff
Mohammed Rasheed Igbal

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIsland Studies and Pacific Affairs
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClimate changeAgricultureLivelihoodGeographyLivestockFlooding (psychology)Natural resource economicsAgricultural economicsEcologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Climate change is one of the most crucial challenges identified in this century for the Pacific Region, such as Fiji, Samoa, Solomon Islands and many more. Citizens of Fiji have gone through peculiarly climatic and weather conditions over the past years like globalization, which had led to many consequences, especially in the agricultural sector which is the main income of many livelihoods not only in Fiji but in other Pacific countries as well. Climatic conditions have been changing adversely from past decades, such as temperature, rise in the sea level, precipitation changes, atmospheric composition changes, flooding, and tropical cyclones. These changes have led to alterations in the environment, thus, affecting crop and livestock production in the agricultural system. For instance, crops that require specific soil and temperature situations are vastly influenced when the temperature level changes suddenly, making the crops vulnerable to adapt to the alterations and therefore, the crops eventually die. Likewise, animal species also get affected by temperature changes, such as heat stress which specifically affects the fertility of male and female livestock. Due to these events, Fiji’s economies have also been affected since agriculture plays a vital role in boosting our economy through local market sales and exporting. Thereby, this review illustrates the impacts of climate change and ways to move forward/ solutions, for example, FAO (Food and Agriculture Organization) and Pacific Islands Climate Change Assistance Program (PICCAP) have supported Fiji in bringing adaptation programs for preparing farmers and all other individuals on the upcoming climatic conditions such as adapting tolerant crops that can handle droughts and other adverse weather conditions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,252 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations10
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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