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Enregistrement W4386308426 · doi:10.1111/agec.12793

Extreme weather and agricultural management decisions among smallholder farmers in rural Thailand and Vietnam

2023· article· en· W4386308426 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAgricultural Economics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural risk and resilience
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésCroppingDiversification (marketing strategy)AgricultureAgricultural diversificationBusinessAgricultural economicsLivelihoodPortfolioVietnameseAgricultural scienceEconomicsGeographyFinanceEnvironmental science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this article, we explore whether and to what extent smallholder farmers in Northeastern Thailand and Central Vietnam adjust their farm‐level management strategies in response to droughts. We hereby consider adjustments in flexible adaptive strategies including water management, fertilizer and pesticide application, labor, and machine use in response to a contemporaneous drought, and adjustments in crop diversification and investments in response to a previous year drought. To that end, we combine longitudinal household data from the two regions from 2007 to 2017 with monthly high‐resolution rainfall and temperature data to characterize droughts at the subdistrict level. We find that Thai farmers scale down input costs in terms of fertilizer and hired labor and outsource tasks to service providers with equipment such as a combine, especially when exposed to extreme droughts. Their diversification and investment response seems, however, muted. While Vietnamese farmers are also reducing fertilizer use, they are expanding both the number of hired laborers and rented machinery services. They are also diversifying their cropping portfolio and investing in agricultural equipment.

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.

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 enseignants0,216
Score d'incertitude au seuil0,498

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 savante0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,176 · 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