Challenges in adoption and wide use of agroforestry technologies in Africa and pathways for improvement: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, agroforestry technologies have emerged as promising alternative measures for addressing major environmental crises. However, their use in Africa remains below anticipated levels. Therefore, this systematic review aims to investigate the underlying reasons for the low adoption and limited use of such technologies in Africa. Employing the Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-analyses protocol (PRISMA), we conducted a comprehensive search for relevant scientific papers in databases such as Google Scholar, Scopus and Web of Science. A total of 351 articles were initially identified. Following the predefined inclusion and exclusion criteria, 36 articles were selected from which data were manually extracted for inclusion in this review. Descriptive statistics were employed to assess the farmers’ perceptions of agroforestry technologies and the constraints they face when adopting them. Several constraints were identified, and the top five constraints were pests, problems of land access, lack of knowledge and skills, lack of capital and lack of seeds. To maximise the adoption of agroforestry technologies in Africa, it is imperative to introduce the technologies by considering the local context, the specific needs of farmers and the existing socio-economic dynamics. Such initiatives must include robust training and education programmes, accessible financing solutions, appropriate land tenure reforms and effective support mechanisms for access to seed and pest management. These factors could considerably improve the adoption and effectiveness of agroforestry technologies in Africa, thereby contributing to more sustainable and resilient agricultural practices.
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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 | 0,027 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».