The Relationship between Climate Change, Variability, and Food Security: Understanding the Impacts and Building Resilient Food Systems in West Pokot County, Kenya
Notice bibliographique
Résumé
This study integrated local and scientific knowledge to assess the impacts of climate change and variability on food security in West Pokot County, Kenya from 1980–2012. It characterized rainfall and temperature from 1980–2011 and the phenology of agricultural vegetation, assessed land use and land cover (LULC) changes, and surveyed local knowledge and perceptions of the relationships between climate change and variability, land use decisions, and food (in)security. The 124 respondents were aware of long-term changes in their environment, with 68% strongly believing that climate has become more variable. The majority of the respondents (88%) reported declining rainfall and rising temperatures, with respondents in the lowland areas reporting shortened growing seasons that affected food production. Meteorological data for 1980–2011 confirmed high inter-annual rainfall variability around the mean value of 973.4 mm/yr but with no notable trend. Temperature data showed an increasing trend between 1980 and 2012 with lowlands and highlands showing changes of +1.25 °C and +1.29 °C, respectively. Land use and land cover changes between 1984 and 2010 showed cropland area increased by +4176% (+33,138 ha), while grassland and forest areas declined by –49% (–96,988 ha) and –38% (–65,010 ha), respectively. These area changes illustrate human-mediated responses to the rainfall variability, such as increased stocking after good rainfall years and crop area expansion. The mean Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) values ranged from 0.36–0.54 within a year, peaking in May and September. For weather-related planning, respondents relied on radio (64%) and traditional forecasters (26%) as predominant information sources. Supporting continuous climate change monitoring, intensified early warning systems, and disseminating relevant information to farmers could help farmers adopt appropriate adaptation strategies.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».