Effect of climate variability adaptation strategies on maize yield in the Cape Coast Municipality, Ghana
Notice bibliographique
Résumé
Maize is a major staple produced by most peasant farmers in Ghana, amidst climate variabilities that potentially thwart the attainment of global sustainable development goals (SDGs), specifically SDG −2 of zero hunger. Ordinarily, one expects the extant literature to be replete on a nexus between climate variability adaptation strategies and maize yields. Ironically, there appears to be scant information on the expected nexus in Ghana’s coastal areas. The dual questions about what adaptation strategies significantly affect maize yield, and the extent (magnitude) to which climate variability strategies affect maize yield beg answering. Inspired by these research questions, the objective of this article is to examine the effect of climate variability adaptation strategies on maize yield. This study relies on a cross-sectional data covering 197 smallholder maize farmers in the Cape Coast Metropolitan Assembly of Ghana’s Central Region. The study is deeply rooted in a quantitative approach employing multiple linear regression and a treatment effect model (inverse probability weighted regression adjustment—IPWRA). Our findings reveal that adaptation strategies correlate with maize yields. Specifically, estimates from the IPWRA show that irrigation and changes in planting dates positively correlate with maize yields. The implication is that these adaptation strategies improve maize yields. Smallholder farmers are encouraged to adopt effective climate variability adaptation strategies to minimize the adverse risks associated with climate variability. The government of Ghana’s initiative for arid regions, dubbed as the “one village one dam” initiative can be upscaled to southern Ghana to ensure sustainable agricultural development.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».