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Enregistrement W4296123576 · doi:10.1007/s13593-022-00824-1

Farmer participatory assessment of soil health from Conservation Agriculture adoption in three regions of East Africa

2022· article· en· W4296123576 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueAgronomy for Sustainable Development · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Innovations and Practices
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesGlobal Affairs Canada
Mots-clésSoil healthSoil waterEnvironmental scienceLoamAgricultureSoil conservationSoil textureAgroforestryAgronomySoil testSoil organic matterGeographySoil scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The challenges of soil degradation and low crop yield are being addressed in East Africa using a number of soil health-promoting farming systems including Conservation Agriculture (CA). CA is based on principles of minimal soil disturbance, continuous soil cover, and crop diversity, though implementation on farms may vary due to local circumstances. This study evaluated the effect of CA, as practiced by farmers, and compared farmer descriptions of soil health with scientific measures. CA and non-CA fields were compared in regions of Ethiopia (23 farms), Kenya (23 farms), and Tanzania (13 farms) with most fields repeatedly sampled for 2 to 3 years. CA and non-CA fields were located within meters, on soils with the same texture, growing similar crops. CA systems used precision planting, mostly with basins. Soil parameters were assessed using a participatory approach where farmers and field technicians collected data. CA practices improved qualitative soil characteristics as sensed by farmers (e.g., hoe-ability, crusting, smell, water infiltration), and this positive response was consistent across most fields. For qualitative data, the logarithm of the odds ratio estimates method was used to test the probability that CA would provide soil improvement. Fields under the CA treatment had a higher probability of rating better than non-CA fields. Quantitative measurements of pH and microbial respiration validated farmer assessments. CA-managed soils were weakly associated with darker colour, indicating higher soil organic matter. Sandy soils did not appear to improve with CA as dramatically as clay and loam soils, suggesting different CA strategies may be required. We discuss both benefits and drawbacks of this type of participatory, on-farm research. We conclude that farmer participation as citizen scientists will advance soil restoration in East Africa and increase the potential for farmer-to-farmer knowledge exchange of soil-improving practices.

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.

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 enseignants0,198
Score d'incertitude au seuil0,465

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,212 · 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