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Enregistrement W4401303027 · doi:10.1016/j.tfp.2024.100642

Challenges in adoption and wide use of agroforestry technologies in Africa and pathways for improvement: A systematic review

2024· review· en· W4401303027 sur OpenAlexafffund
Marie Reine Jésugnon Houndjo Kpoviwanou, Bienvenue Nawan Kuiga Sourou, Christine Ouinsavi

Notice bibliographique

RevueTrees Forests and People · 2024
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Innovations and Practices
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésContext (archaeology)ScopusInclusion (mineral)BusinessAgricultureSystematic reviewEmerging technologiesSustainable land managementAgroforestryEnvironmental planningEnvironmental resource managementLand managementGeographyComputer sciencePolitical scienceEconomicsMEDLINESociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,094
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,144

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,094
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,008
Bibliométrie0,0140,015
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,160
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,144 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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