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Enregistrement W4382652263 · doi:10.56109/aup-sna.v13i1.97

Socio-demographic determinants of farmers’ beliefs about climate change cause in the Sudanian zone of Benin

2023· article· en· W4382652263 sur OpenAlexaff
Alice Bonou, Boris O. K. Lokonon, Alphonse Singbo, Janvier Egah

Notice bibliographique

RevueAnnales de l’Université de Parakou - Série Sciences Naturelles et Agronomie · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnergy and Environment Impacts
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesBrown University
Mots-clésClimate changeMultinomial logistic regressionAgricultureGeographySocioeconomicsEthnic groupOrdered logitGreenhouse gasEconomicsPolitical scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding farmers’ beliefs on climate change is crucial as it drives the adaptation strategies that they might adopt. This paper investigates farmers’ beliefs on climate change in the Sudan Savannah Zone of Benin, a region heavily reliant on rain-fed agriculture. The multinomial logit model is applied to cross-sectional data collected through a survey of 60 randomly selected farm households. The findings suggested that 33.33%, 31.67%, 21.67%, and 13.33% of the farm households believe that climate change is due to human activities, to natural changes in the environment, gods anger, and to both human activities and natural changes in the environment, respectively. Moreover, the estimation results of the determinants of climate change cause indicate that the gender of the household head, the ethnic group, and household size influence significantly climate change beliefs. Based on the findings, information on the fact that climate change is not only due to natural changes in the environment, but is also due to anthropogenic greenhouse gases should be provided to farmers. This paper contributes to the literature by analyzing what farmers believe as causes of climate change which is beyond climate change perception. Moreover, the variable ethnic group and household size are found for the first time to our knowledge to determine climate change beliefs.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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