Assessing the Effectiveness of Climate-Resilient Rice Varieties in Building Adaptive Capacity for Small-Scale Farming Communities in Assam
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».