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Enregistrement W4210466412 · doi:10.3390/agriculture12020160

Evaluating the Effectiveness and Efficiency of Climate Information Communication in the African Agricultural Sector: A Systematic Analysis of Climate Services

2022· article· en· W4210466412 sur OpenAlexfundno aff
Chidiebere Ofoegbu, Mark New

Notice bibliographique

RevueAgriculture · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueClimate change impacts on agriculture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésTraditional knowledgeParticipatory action researchKnowledge managementEnvironmental resource managementIndigenousCitizen journalismService providerAgricultureBusinessMainstreamingPublic relationsPolitical scienceService (business)Economic growthMarketingComputer scienceGeographyEcologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of climate services (CS) for the provisioning of climate information for informed decision-making on adaptation action has gained momentum. However, a comprehensive review of the literature to evaluate the lessons and experiences of CS implementation in the African agriculture sector is still lacking. Here, we present a systematic review (mapping) of 50 pieces of literature documenting lessons and experiences of CS adoption in the agriculture sector of 20 African countries. The qualitative analysis of the reviewed literature revealed: (1) CS implementation overwhelmingly relied on a participatory process through workshops and participatory scenario planning meetings to connect users with actors along the CS value chain of forecast production, translation, integration, and application. Additionally, innovations such as mobile phones and internet service are increasingly being integrated with CS to strengthen the relationship between CS providers and users. They are, however, mostly at the trial stage and tend to have a varying impact depending on available facilities and infrastructure in the community. (2) Although there is a growing recognition of the need for the integration of indigenous and scientific knowledge systems in the production of climate information, such integration is currently not happening. Rather, indigenous knowledge holders are engaged in a participatory process for insight on modalities of making scientific climate information locally relevant and acceptable. Given the aforementioned findings, we recommend further research on modalities for facilitating indigenous knowledge mainstreaming in climate information production, and investigation of options for using innovations (e.g., mobile) to enhance the interactions between CS users and CS providers. Such research will play a great role in scaling up the adoption of CS in the African agricultural sector.

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)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,789
Score d'incertitude au seuil0,461

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations19
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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