Assessing the Potential Benefits and Challenges of Cocoa Agroforestry Adoption in Ghana’s Western-North Region
Notice bibliographique
Résumé
This study explores the potential benefits and challenges of cocoa agroforestry adoption in five Theobroma cacao-growing communities in Ghana’s Western-north region. Cocoa agroforestry is a farming practice that combines cocoa cultivation with tree planting. It is an essential approach to mitigate the effects of climate change, reduce forest loss, and alleviate poverty; however, its adoption is not widespread within Ghanaian farming communities. The study used a mixed-method approach, including a semi-structured questionnaire (n = 150), interviews, and focus group discussions to gather data. The results of the study suggest that farmers’ willingness to integrate tree species on their cocoa farms is not significantly influenced by factors such as gender, age, level of education, or land ownership. Terminalia superba, Khaya spp., and Milicia excelsa were the more common non-cocoa trees found, and farmers demonstrated good knowledge and understanding of cocoa agroforestry. The main motivation for farmers to plant trees was to build climate resilience, supplement their income, improve food security, and restore degraded lands. However, the main barriers to adopting cocoa agroforestry, as identified by farmers, were a lack of financial support, high transportation costs for seedlings, and insufficient technical support and awareness. The study recommends that farmers raise cocoa seedlings on their farms and receive incentives such as cash, inputs, and a pension scheme to encourage greater adoption of cocoa agroforestry as a REDD+ strategy at Ghana’s cocoa-growing communities.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».