Gender-differentiated capture of agro-based climate adaptation interventions: implications for agricultural systems and practices in Cameroon’s Western highlands
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In climate change adaptation, studies exist on extension interventions in sub-Saharan Africa, albeit the dearth of scientific evidence on the differential “capture1” of agro-based adaptation packages. This paper contributes to provide evidence by (1) analyzing the typology of agro-based climate adaptation packages, and (2) exploring gender variations in the capture of agro-based climate adaptation packages. We use key informant interviews (N = 89) and focus group discussions (N = 14) to obtain data, analyzed using content analysis. Variations were observed in the capture of agro-based adaptation packages introduced by state and non-state actors. While men (adult male) mostly employed dominant information, women (adult female) drew from group formation. Agro-based adaptation capture led to major shifts in agricultural systems in the western highlands from monocropping to mixed cropping, mixed farming and agroforestry systems. The results show changes in agricultural systems from monocropping to mixed cropping. It was observed that women (adult female) and youths (both male and female) capture adaptation strategies encouraged by state agencies than the men (adult male) who adopt various adaptation strategies by both state agencies and non-governmental organizations. While these findings shed light on the dynamics of gender differentiated capture, it further calls for an in-depth exploration of other factors which shape agricultural system change.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| 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 | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».