Assessment of the socio‐economic impacts associated with the arrival of apple snail (<i>Pomacea canaliculata</i>) in Mwea irrigation scheme, Kenya
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In Kenya, rice (Oryza sativa L.) is mainly produced under irrigation by small-scale farmers. Mwea irrigation scheme (MIS) in Kirinyaga County accounts for 80-88% of rice production. Here, rice is the main source of livelihood and a source of revenue generation for the county. However, a recently established invasive freshwater snail, Pomacea canaliculata (Lamarck) (family: Ampullariidae), a species of apple snail, presents a serious threat to rice production. RESULTS: Household surveys, focus group discussions and key informant interviews highlight apple snail as a serious problem in MIS. Households that observed at least a moderate level of infestation (>20% of cultivated area) experienced significant reductions in rice yield (~14%) and net rice income (~60%). Farmers reported increased use of chemical pesticides for management of apple snail. In addition, the cost of hired labor for physical removal of egg masses and snails is resulting in substantial negative effects on net income. Farmer age, area of land owned, responsibility for decision-making, receipt of extension advice, training, and membership of a farmer organization, were all statistically significant variables to explain farmers awareness of the need for area-wide apple snail management. CONCLUSION: Strategies to limit the spread of apple snail are urgently needed. A Multi-Institutional Technical Team (MITT) has been established to spearhead management efforts and consolidate advice to farmers on how to manage apple snail. However, without action to mitigate spread, the consequences could be disastrous for rice production and food security in Kenya, and for other rice growing regions across Africa. © 2023 The Authors. Pest Management Science published by John Wiley & Sons Ltd on behalf of Society of Chemical Industry.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle