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Enregistrement W4386127018 · doi:10.1038/s41467-023-40781-1

Adoption of climate-resilient groundnut varieties increases agricultural production, consumption, and smallholder commercialization in West Africa

2023· article· en· W4386127018 sur OpenAlexaff
Martin Paul Jr. Tabe‐Ojong, Jourdain Lokossou, Bisrat Haile Gebrekidan, Hippolyte Affognon

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural risk and resilience
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesConsortium of International Agricultural Research CentersDeutsche ForschungsgemeinschaftUnited States Agency for International Development
Mots-clésCommercializationAgricultureConsumption (sociology)Production (economics)Climate changePsychological resilienceAgricultural economicsYield (engineering)Climate resilienceBusinessAgricultural productivityNatural resource economicsAgroforestryGeographyEconomicsEnvironmental scienceBiologyMarketingEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As part of the climate-smart agriculture approach, the adoption of climate-resilient crop varieties has the potential to build farmers' climate resilience but could also induce agricultural transformation in developing nations. We investigate the relationship between adoption of climate-resilient groundnut varieties and production, consumption, and smallholder commercialization using panel data from Ghana, Mali, and Nigeria. We find adoption of climate-resilient groundnut varieties to increase smallholder production, consumption, and commercialization. The biggest adoption impact gains are observed under the sustained use of these climate-resilient varieties. We show that adoption benefits all households, but the biggest gains are found among smaller producers, suggesting that adoption is inclusive. Furthermore, we provide suggestive evidence that yield increases could explain commercialization, although household consumption also matters. We conclude that adoption of climate-resilient groundnut varieties can at least partially reduce production constraints and promote smallholder consumption and commercialization, with implications for agricultural transformation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,427

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,265
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 tête enseignante, 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

Citations32
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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