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Enregistrement W4387818975 · doi:10.3390/land12101944

Early Warnings and Perceived Climate Change Preparedness among Smallholder Farmers in the Upper West Region of Ghana

2023· article· en· W4387818975 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

RevueLand · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueClimate change impacts on agriculture
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLivelihoodPreparednessClimate changeAgricultureSocioeconomicsPsychological resilienceGeographyBusinessAdaptive capacitySocioeconomic statusEnvironmental resource managementPolitical scienceEnvironmental healthEconomicsPopulationMedicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The impacts of climate change are already pushing beyond the threshold for sustainable agriculture and rural livelihoods. In Sub-Saharan Africa, smallholder farmers are particularly vulnerable due to limited resources and adaptive capacity. Early warnings are critical in mitigating and reducing climate-related dangers and building resiliency. That notwithstanding, there needs to be higher coverage of early warnings in developing countries, and there is even less knowledge of their contribution to rural development. Using a cross-sectional survey involving smallholder farmer households (n = 517), this study investigates the relationship between early warnings and perceived climate preparedness in Ghana’s semi-arid Upper West Region. From ordered logistic regression presented as an odds ratio (OR), factors that influenced climate preparedness in the past 12 months before the study include exposure to early warnings (OR = 2.238; p < 0.001) and experiences of prior climate events such as drought (OR = 9.252; p < 0.001), floods (OR = 6.608; p < 0.001), and erratic rain (OR = 4.411; p < 0.001). The results emphasize the importance of early warning systems and various socioeconomic factors in improving the climate resilience of smallholder farmers in Ghana. In conclusion, the study puts forth policy suggestions worth considering.

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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,533

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,193 · 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