Comprehensive Analysis of Agricultural Practices in Adapting Soil, Water and Pest Management to Climate Change in Sub-Saharan Africa
Notice bibliographique
Résumé
Agriculture constitutes the primary economic sector in Sub-Saharan African (SSA) countries, engaging over 70% of the population, predominantly vulnerable rural communities. For decades, agriculture in SSA has grappled with climatic constraints, intensifying the vulnerability of impoverished communities. In response, communities have developed indigenous practices to adapt to these climatic hazards, warranting greater recognition for potential optimization. This review identifies agricultural practices related to climate change adaptation, specifically focusing on soil management, water, and pests. The operational mechanisms of the most widely utilized practices were scrutinized through a thorough analysis. The study concludes by identifying nine practice categories. Results indicate that water collection practices and the use of organic fertilizers are the most prevalent in soil and water management. Additionally, agricultural and biological control practices dominate pest management. The comprehensive analysis underscores that the most frequently cited practices may not always be the easiest to implement. Nevertheless, these practices are agro-ecologically sustainable, contributing to soil health restoration, efficient water management, and pest control in Sub-Saharan African countries. The findings suggest a need for a research program that concentrates on the simultaneous application of these practices, enabling their optimization for more sustainable agriculture, particularly in the context of climate change adaptation and soil fertility restoration in Sub-Saharan Africa.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».