Exploring Pathways for Promoting and Scaling Up Climate-Smart Agriculture in Myanmar
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores potential pathways for promoting and scaling up the uptake of climate-smart agriculture (CSA) in Myanmar, using qualitative methods. Key informant interviews with stakeholders from government, research institutes, international and local development agencies, and the private sector identified technology development as an important investment and action area. A desk review of policy documents revealed that considerations on climate change adaptation in agriculture are embedded in Myanmar’s international commitments and national plans, including policies on making the agriculture sector resilient. Moreover, climate change resilience has been framed as a key component of the country’s sustainable development plans. This means the basic framework for advocating and promoting CSA is already in place. However, policies on land, water, environment, seed, and fertilizer and pesticide management are poorly enforced. In addition, the extension system has an inadequate coverage and reach of the remote communities. In the current political context of Myanmar, the process of policymaking has changed. Thus, the impetus for shaping an enabling environment for scaling up CSA will likely shift toward more active citizen engagement via local nongovernment organizations (NGOs), the private sector, and independent academic institutions. There are opportunities for policy integration to effectively scale up CSA, but much remains to be done. Donors of Myanmar have a special opportunity to support the integration of CSA into their respective country program strategies. Likewise, local and international NGOs may take this opportunity to mainstream CSA into various conventional development programs, such as livelihood development, women’s empowerment, and food security and nutrition. On the other hand, academic institutions can pursue research opportunities to support the development of CSA technologies and approaches and to generate evidence for input to capacity development, advocacy, and policymaking.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».