Adapting East and Southern Africa’s livestock to climate change: a decision making under deep uncertainty-based approach for effective actions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Livestock farmers are increasingly challenged to adapt to the impacts of climate change, necessitating the selection of adaptation strategies to effectively mitigate risks and protect livelihoods. This paper introduces a framework designed specifically for guiding the selection of context-specific adaptation options in the Eastern and Southern Africa region. The framework builds on a decision tree that incorporates changes within a management system or switching to another one, enabling a nuanced evaluation of adaptation options. Driven repetitively under different scenarios of climate changes and/or climate models, the frequencies of selecting different adaptation measures vary across livestock value chains, climate zones, and systems. Responding to the evolution of the climate system, these frequencies evolve over time, affecting the selection. For instance, agroforestry emerges as an increasingly suitable option for cattle and, to a lesser extent, for goats due to the projected rise in moderate heat stress periods, particularly in tropical climates. Conversely, this frequency decreases for sheep, more susceptible to heat stress, beyond the effect of agroforestry. This framework resolves the need for more context – and time-specific decisions on adaptation. This decision tree-based framework serves as a robust decision-making tool to steer the livestock sector toward effective climate change adaptation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle