Climate change risk perception and adaptation to climate smart agriculture are required to increase wheat production for food security
Notice bibliographique
Résumé
Climate change poses a serious risk to wheat farmers in many regions of the world. The present study was conducted in the Sialkot District, Punjab, Pakistan, to investigate climate change trends during the past thirty years and to determine farmers’ knowledge and perceptions about climate change. The study also addresses the impacts of climate change on wheat production, current adaptation strategies, and limitations in adaptations to climate-smart agriculture (CSA) through a questionnaire-based survey. The historical weather data from the past thirty years indicated an increase in the mean annual minimum and maximum temperature and a decrease in annual total precipitation. Wheat productivity during the past thirty years showed an increasing trend but it was inconsistent. The respondents’ perception of climate change indicated that the literate farmers and those with broad farming experience were more knowledgeable about the climatic effects on wheat production. However, the survey results showed that the age of the farmers did not affect their perceptions. The current management practices are primarily based on prior experiences (70%) and traditional practices (30%). The standard management practices to increase farm productivity include an increase in fertilizer use (70%), a decrease in manure use (24%), and intercropping or switching to other crop cultivations (60%). The farmers stated that their reasons for limited adaptation to climate smart farm practices (CSFP) were due to their lack of knowledge and skills (86%), lack of modern technologies (74%), economic constraints (78%), politics (86%), and social influences (74%). Based on the survey results, the study suggests that addressing these gaps can increase farm-level wheat productivity to increase resilience. This can be achieved by introducing stateof- the-art farming practices through farmer training and by providing institutional services with a focus on climate-specific farm consultation services, leading to climate-smart agricultural practices for improved food security. Highlights - Literate farmers are more aware of climate change as compared to illiterate farmers. - The farmers emphasized the increase in both the summer and winter temperature. - Rainfall is identified as a major climate threat in the study area. - The farmers identified that the highest impact of climate change occurred during the harvest phase of wheat. - The farmers stated that the limited adoption of climate smart agricultural practices is due to lack of knowledge and technological, economic, and other gaps.
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 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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 ».