Do We Listen or Ignore Indigenous Practices? The Machobane Farming System - An Indigenous Farming Practice of Lesotho
Notice bibliographique
Résumé
Aim: To evaluate the adaptive capacity of the Machobane Farming System, an indigenous practice to improve soil fertility and maize productivity compared to other non-Machobane farming practices. Study design: The study was conducted in four agroecological zones of Lesotho: Mountain, Foothills, low lands and Senqu river valley. Soil samples were collected at random from the non-Machobane farming practicing fields and Machobane farming practicing fields and the soil physicochemical and microbiological analyses were conducted to evaluate the soil quality. Structured and non-structured questionnaires were used to gather information from Focus Group Discussion (FGD) on the type of farming practices used and other demographic data. Results and Discussion: The MfS were found to be less affected and resilient to climate change with multiple benefits such as moisture conservation, slow release of nutrients and cross migration of microorganisms to the intercropping plants in the field unlike other farming practicing fields. An increased number of soil fertility indicator microorganisms such as Bacillus spp and Nitrogen fixing bacteria were seen to have increased the production of food crops (P>0.05) almost all the year round. An intensive relay cropping of one acre would be sufficient to ensure food security for an average family of 5 members. Conclusion: Currently, the Machobane Farming System (MfS) is adopted by many households in Lesotho using biochar and compost.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».