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Enregistrement W4390273025 · doi:10.54536/ajfst.v3i1.2295

Relationships Between Food Systems, Agricultural Practices, and Food Security Amidst Climate Change in Western Bhutan

2023· article· en· W4390273025 sur OpenAlexfundno aff
Purna Prasad Chapagai, Om Katel, Penjor Penjor

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Food Science and Technology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRoyal University of BhutanInternational Development Research Centre
Mots-clésFood securityAgricultureFood systemsProductivityClimate changeAgricultural productivitySustainabilityFood processingAgricultural economicsGeographyPopulationBusinessEnvironmental resource managementEconomic growthEnvironmental scienceEconomicsEnvironmental healthEcologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An estimated 80% of the global population, mostly poor and vulnerable farmers, are at risk of crop failure and hunger due to climate change. Food systems are the networks for organizing food production and distribution that make meals possible at the level of the consumer, however, the networks are varied. Agricultural practices are farming methods that are used to facilitate agriculture. An economic and social condition of ready access by all household members to nutritionally adequate and safe food will ensure food security. The intricate and interconnected relationship between food systems, food security, and agricultural practices amid climate change involves significant impacts on productivity, crop yields, and food resource availability, necessitating resilient and adaptable food systems to address challenges posed by climate-induced variations and ensuring overall sustainability. The study aims to assess the relationships between agricultural practices and food systems and their implication for food security in the changing climate in the three climatic zones of Gasa, Wangdue, and Punakha. Agricultural practices in Gasa, Punakha, and Wangdue districts (Dzongkhag) were compared and relationships were drawn. The sample for the study was 360 households stratified into three climatic zones (120 households in each zone), in five sub-districts (Gewog) having 12 villages (Chiwog) taking 30 randomly selected households from every village. Household-level data was collected using the survey method by administering the pretested semi-structured questionnaire. Agriculture productivity data and climate data for the last 23 years were gathered from the National Statistical Bureau (NSB) and the National Centre for Hydrology and Meteorology (NCHM) respectively. Food systems are fragile and present agricultural practices significantly impact food security. A systematic land leasing programme (SLLP), climate-smart agriculture mass land management for mechanized farming are recommendations from this study.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,145

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,244 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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