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Enregistrement W4390272175 · doi:10.9734/ijecc/2023/v13i123720

Assessing the Effectiveness of Climate-Resilient Rice Varieties in Building Adaptive Capacity for Small-Scale Farming Communities in Assam

2023· article· en· W4390272175 sur OpenAlex
Pompi Dutta, Nayan Jyoti Mahanta, Milon Jyoti Konwar, Sanjay Kumar Chetia

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.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environment and Climate Change · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural risk and resilience
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNorsk institutt for BioøkonomiNational Rice Research Institute, Indian Council of Agricultural ResearchMultiple Sclerosis Scientific Research Foundation
Mots-clésAgricultureProductivityClimate changeYield gapYield (engineering)Agricultural economicsScale (ratio)GeographyCropBenefit–cost ratioClimate resilienceCrop yieldIndex (typography)Profitability indexAgricultural scienceBusinessAgroforestryEnvironmental scienceProduction (economics)AgronomyEconomicsEconomic growthEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rice crop in Assam constitutes a significant portion of the cultivated area, covering around sixty percent of the total area. The state, like many others, confronts the repercussions of climate change, notably evident in recurrent floods that impact agricultural lands. The shifting climate, marked by rising temperatures and increased rainy days, poses threats to crop production. Despite witnessing overall productivity growth, the state grapples with persistent challenges related to flood-induced losses. In response to this, climate-resilient rice varieties were developed to withstand submergence. This study delves into the assessment of the impact of these climate-resilient rice varieties on yield, income, and adoption among farmers. Concentrating on Golaghat and Sivasagar districts, where 106 farmers were interviewed, the research addresses the prevalent challenges in rice cultivation due to changing rainfall patterns. The introduced varieties underwent demonstration in plots, and their effects on yield, income, and adoption were comprehensively evaluated. The study additionally scrutinized the technology and extension gaps in the area, utilizing various indices such as the technology gap, extension gap, technology index, and benefit-cost ratio to measure the efficacy of the introduced varieties. The findings of the study highlight disparities between recommended agricultural practices and the actual methods employed by farmers. Despite these challenges, the introduction of climate-resilient varieties resulted in a noteworthy increase in yield. Economic analysis revealed enhanced profitability from B:C ratio of 0.43 to1.06 and positive changes in economic indicators. The adoption and horizontal spread of these varieties were substantial, with a significant rise from 106 to 378 in the number of adopters and expanded cultivation areas. Overall, the study emphasizes the success of climate-resilient rice varieties in augmenting yield, income, and adoption among farmers. The positive economic changes, coupled with heightened awareness, underscore the importance of promoting such varieties. The study advocates for sustained efforts in disseminating climate-resilient varieties, emphasizing their pivotal role in enhancing farmers' climate resilience. Addressing the identified discrepancies in agricultural practices emerges as a crucial step toward fostering sustainability and optimizing crop yield in the region.

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)0,001
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 enseignants0,226
Score d'incertitude au seuil0,132

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,217 · 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