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Enregistrement W4281701265 · doi:10.5539/enrr.v12n1p37

Farmers’ Perceptions of Land Degradation and Adaptation Strategies Adopted by Farmers in the Geographical Area of Bagaroua in Niger

2022· article· en· W4281701265 sur OpenAlexvenueno aff
Abdoulaye Mayara Aichatou, Abdou Gado Fanna, Soumana Boubacar, Barage Moussa

Notice bibliographique

RevueEnvironment and Natural Resources Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Rural Development Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)AgricultureEnvironmental degradationSoil retrogression and degradationGeographyPopulationLand degradationPovertyAgricultural scienceEnvironmental protectionBusinessSocioeconomicsEnvironmental scienceEconomic growthEconomicsEcologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study was conducted in the commune of Bagaroua, (Tahoua region). The Tahoua area has agro-climatic characteristics favorable to agricultural production. This area is now threatened by the rapid degradation of its natural resources due to climatic hazards and human activities. It is in this context that the present study proposes to analyze the perceptions of farmers on land degradation and the adaptation strategies of producers faced with the impact of this degradation. The data was collected by interview using a questionnaire submitted to 254 agricultural producers sampled using the formula n=t² *p*(1-p) /m². The results showed that agricultural producers clearly perceive the manifestations of soil degradation by the appearance of glacis with percentages by 66% of respondents; formation of “erosion” ravines (13.17%); presence of pebbles and sandy bulge (10.07%). Farmers perceive the impacts of this soil degradation through parameters such as the reduction in cultivable areas (12%); attacks by crop enemies (7%); increased food insecurity (32%); the influx of able-bodied young people to big cities (11%) inside and outside the country and delinquency (6%). This situation puts the population in a situation of extreme poverty (16%), indebtedness (8%) and conflicts between households (8%). Faced with this shock, producers adopt adaptation strategies, the most widespread of which are, among others, the use of water and soil conservation techniques, the use of organic and mineral manure, the use of improved varieties early.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil0,254

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 GPT0,250
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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