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Enregistrement W4323349412 · doi:10.1016/j.geosus.2023.02.002

(Re)assessing Climate-Smart Agriculture practices for sustainable food systems outcomes in sub-Saharan Africa: The case of Bono East Region, Ghana

2023· article· en· W4323349412 sur OpenAlexafffund
Philip Tetteh Quarshie, Seidu Abdulai, Evan Fraser

Notice bibliographique

RevueGeography and sustainability · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueClimate change impacts on agriculture
Établissements canadiensUniversity of GuelphBrantford Energy (Canada)
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence FundSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésAgricultureSustainable agricultureFood securityGeographyFood systemsPolitical scienceAgroforestryEnvironmental planningEconomic growthBusinessEnvironmental scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• We assessed farmers’ perception of CSA’s potential to promote SFS outcomes. • Farmers perceive CSA’s potential to promote FNS and EP as highly important. • Farmers perceive CSA’s potential to promote SE and ES as less important. • These enormity displacement in perceptions are motivated by socio-ecological factors. • There exist widespread unmet information and training needs for CSA practices. This research paper assesses the reality of Climate-Smart Agriculture (CSA) practices’ potential to promote the outcomes of sustainable food systems (SFS) within Ghana’s smallholding agriculture context. The study demonstrates that rural farmers generally perceive CSA’s contribution to ‘food and nutrition security’ and ‘economic performance’ as more important than CSA’s contribution to ‘social equity’ and ‘environmental stewardship’. From a narrow perspective, the study demonstrates that farmers perceive CSA’s potential to ‘prevent pest and disease outbreaks’ and ‘increase human capital information’ as the most important contribution of CSA to SFS outcomes. In contrast, CSA’s potential to promote environmental stewardship is perceived as the least important among Ghana’s rural farmers. This enormity of displacement of smallholders’ perceptions at large is motivated by demographic, socioeconomic and ecological factors. Moreso, the CSA for SFS outcomes narratives is driven by farmers’ self-apprise, social networks and other local information dissemination agents. Furthermore, research findings suggest farmers’ awareness of CSA practices and interventions is deficient owing to unmet training and information needs for approximately 82% of the CSA practices and interventions. This situation elucidates the dichotomy of CSA practices’ narratives as tools for attaining food, nutrition security and economic performance to the detriment of critical issues such as increasing awareness and building farmers’ capacity to engage with CSA practices while also managing socio-ecological trade-offs that emerge over time due to engagement with CSA. Critical (re)orientation is needed across the scale to drive CSA practices and interventions that confine climate adaptation and food production practices within safe planetary boundaries without undermining social, economic, food and nutrition security needs. The four light-colored (blue, orange, yellow and green) interconnected circles on the right represent the four dimensions of sustainable food system outcomes. The four petals (blue, yellow, orange, and green) and their sizes illustrate the ranking of importance smallholder farmers perceive for each dimension of sustainable food system outcomes when engaging with Climate-Smart Agriculture (CSA) practices and interventions. Local divers of CSA for SFS outcome narrative and the enormity of displacement of smallholders’ perception

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,428
Score d'incertitude au seuil0,626

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations30
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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