Identifying yield and growing season precipitation gaps for maize and millet in Cameroon
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Climate change drives huge differences between the actual and projected yield and growing season precipitation. Therefore, this work identifies yield and precipitation gaps for maize and millet at the national and subnational scales as well as policy considerations for agricultural policy experts that can mitigate these gaps. Yield data for the national and subnational scale analyses were obtained for the period 1961–2021 from the FAOSTAT and the Ministry of Agriculture (MINAGRI)/IRAD of Cameroon, respectively. Growing season precipitation data for the national and subnational scales were collected from the World Bank climate change portal and the Climate Research Unit (CRU). Various machine learning algorithms were used to bias-adjust the data and to compute the potential yield and growing season precipitation from which the yield and precipitation gaps were computed. The results show a positive correlation between yield and precipitation gaps, with millet depicting the strongest correlation. The average yield gap for maize is 0.55 t/ha, higher than the average yield gap for millet that is 0.28 t/ha. Not all years with yield gaps are correlated with precipitation gaps. The average precipitation gap for maize is 108 mm/year, and it is higher than the 101 mm/year recorded for millet.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».