Farm Households Choices of Adaptation Strategies to Climate Variability Challenges in Benishangul Gumuz Regional State, Western Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
Climate variability and change are a serious threat to the livelihoods of rural communities because they are very sensitive to such changes. This study assesses the major adaptation strategies pursued by farm households to climate variability and change impact in Benishangul Gumuz regional state, western Ethiopia which is harshly affected by climate change stresses. The data were collected from a randomly selected 385 sample households through interview using field-based questionnaires and focus group discussions and analyzed using descriptive statistics. The results pointed out that the likelihood of households to adopt crop diversity, soil and water conservation practice, small scale irrigation, crop rotation, adjusting planting date and improved crop varieties were 54.2%, 49.8%, 47.3%, 45.3%, 44.4% and 43.5% respectively. Moreover, the results indicated that the joint likelihood of using all adaptation strategies was only 1.64% and the joint likelihood of failure to adopt all of the adaptation strategies was 2.92%. Therefore, future policy should focus on towards supporting improved extension service, offer climate related training and information especially to adaptation technologies to increase the farm households experience in adopting different strategies to the negative effects of climate variability which is a global problem of this century.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».