Does Adoption of Climate Change Adaptation Strategy Improve Food Security? A Case of Rice Farmers in Ogun State, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
The southwestern part of Nigeria, particularly Ogun State, is more vulnerable to the vagaries of climate change due to the high dependence on rain-fed agriculture and limited capacities to respond to climate change. In this study, factors influencing climate change adaptation strategies and its impacts on household food security of smallholder rice farmers in Ogun State were estimated. A multistage sampling technique was employed to select 120 smallholder rice farmers in the study area. The factors influencing the adoption of climate change adaptation practices and their impacts on household food security among smallholder rice farmers in Ogun State were examined using a probit model and an endogenous switching probit model (ESPM). According to the results of household dietary diversity score (HDDS), adopters of climate change adaptation techniques have higher levels of food security than non-adopters. The outcome of the ESPM shows that access to market information, access to extension agents, gender, off-farm income, and membership in cooperatives all contribute to the variations in food security experienced by both adopters and non-adopters of climate change adaptation strategies. A unit increase in adoption of climate change adaptation measures will increase household food security by about 3 units while decreasing severity in food insecurity by about 3.2 units. Therefore, it is recommended that policies that would support smallholder farmers’ decisions to embrace measures for coping with climate change should be encouraged in order to stimulate their adaptive capacity. Additionally, in order to secure the inclusive sustainability of the agricultural sector, stakeholders and NGOs must collaborate with each other to enhance the circumstances under which farmers may receive climate change information, timely agricultural loans, and policy incentives.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».