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Enregistrement W4353004439 · doi:10.5751/es-13934-280146

Climate change, degradation, and land acquisitions: evaluating inequalities among competing interests for suitable cropland in Ethiopia

2023· article· en· W4353004439 sur OpenAlexvenueno aff
Carly Muir, Audrey Smith, Arun Agrawal

Notice bibliographique

RevueEcology and Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Innovations and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésLand degradationSubsistence agricultureGeographyAgricultureLand useAgricultural landLand managementAgroforestryClimate changeSustainable land managementPopulationResource (disambiguation)Agricultural economicsPopulation growthNatural resource economicsEnvironmental scienceEconomicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Land is the central resource for agriculture. In many parts of Sub-Saharan Africa (SSA), where a large portion of the population relies on agriculture for subsistence and household incomes, future declines in the productive capacity of the land owing to environmental change pose a major threat both to farming and the well-being of smallholders. Smallholders’ access to land is concurrently at risk due to large-scale land acquisitions (LSLA), promoted by governments across SSA as a means to secure capital investments for agricultural growth and economic development. These issues are especially widespread in Ethiopia, which has faced both extensive land degradation and been a primary target country for LSLA investments. This study analyzes the relative quality of land under the control of smallholders vs. large investors in western Ethiopia, with particular attention to how future suitability of land is likely to change for growing three major smallholder crops: Maize (Zea mays), sorghum (Sorghum bicolor), and beans (Phaseolus vulgaris L.). Spatial analyses are applied to compare the suitability in areas allocated to LSLAs and the remaining land available to smallholders in the country’s western farming systems. Crop-specific suitability datasets are used to approximate the change in land quality between baseline conditions and scenarios of future climate change to assess the effects of climate-induced land degradation. Results indicate large areas of decreasing suitability by the late 21st century for all crops across Ethiopia. Furthermore, this study shows that LSLA occupy land with more stable suitability, suggesting more secure agricultural land is being offered to investors.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,237 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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