Climate change, degradation, and land acquisitions: evaluating inequalities among competing interests for suitable cropland in Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».