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Enregistrement W4386413255 · doi:10.1016/j.heliyon.2023.e19662

Flash flooding considerations aside: Knowledge brokering by the extension and advisory services to adapt a farming system to flash flooding

2023· article· en· W4386413255 sur OpenAlexaff
Md Kamruzzaman, Ataharul Chowdhury

Notice bibliographique

RevueHeliyon · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWater-Energy-Food Nexus Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesAustralian National UniversityAustralian Government
Mots-clésFlash floodFlooding (psychology)AgricultureLivelihoodInformation needsBusinessAgricultural extensionClimate changeAdaptation (eye)Information systemEnvironmental resource managementComputer scienceEnvironmental planningGeographyEngineeringFlood mythEnvironmental scienceEcologyWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The development of agriculture sector and livelihood in Bangladesh are threatened by various climatic stressors, including flash flooding. Therefore, Extension and advisory services (EAS) need to navigate the knowledge landscape effectively to connect various farm actors and help secure the optimum benefits of knowledge and information for making rational decisions. However, little is known how EAS can perform this task to combat various effects of climate change. This study investigates the means of brokering knowledge by the EAS to help the farming sector adapt to flash flooding. The research was conducted in the north-eastern part of Bangladesh with 73 staff of the Department of Agricultural Extension (DAE), the largest public EAS in Bangladesh. The results showed that DAE primarily dealt with crop production-related information. However, EAS did not navigate knowledge and information about flash flooding, such as weather forecasting and crop-saving-embankments updates, among the farming actors. Moreover, they missed the broad utilization of internet-based-communication channels to rapidly navigate information and knowledge about possible flash flooding and its adaptation strategies. This article provides some policy implications to effectively support the adaptation of farming system to flash flooding through EAS.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,527
Score d'incertitude au seuil0,999

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,218 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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