Balancing co-benefits and trade-offs between climate change mitigation and adaptation innovations under mixed crop-livestock systems in semi-arid Zimbabwe
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Achieving Zimbabwe’s national and international commitments to food systems transformation and climate resilience building is of high priority. Integrated simulation-based research approaches developed under the Agricultural Model Intercomparison and Improvement Project (AgMIP) are important sources of evidence to guide policy decisions towards sustainable intensification. Through the identification of economically viable, socially inclusive and environmentally sustainable development pathways, the analysis in this study evaluates co-benefits and trade-offs between climate change adaptation and mitigation interventions for vulnerable smallholder crop-livestock holdings in the semi-arid regions of Zimbabwe. We explore how climate effects disrupt the livelihoods and food security for diverse farm types, the extremely vulnerable and those better resource endowed but facing high risks. In an iterative process with experts and stakeholders, we co-developed context specific development pathways. They include market-oriented adaptation and mitigation interventions and social protection mechanisms that would support the transition towards more sustainable intensified, diversified and better integrated crop-livestock systems. We assess the trade-offs associated with adoption of climate-smart interventions aimed at improving incomes and food security but that may have consequences on GHG emissions for the different pathways and farm types. The approach and results inform the discussion on drivers that can bring about sustainable intensification, and the extent to which socio-economic benefits could enhance the uptake of emission reducing technologies thereof. Through this strategy we evaluate interventions that can result in win–win outcomes, that is, adaptation-mitigation co-benefits, and what this would imply for policies that aim at transforming agri-food systems.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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