MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4406049670 · doi:10.1080/23311975.2024.2447910

Effect of climate change on maize yield in Western Ethiopia

2025· article· en· W4406049670 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCogent Business & Management · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCrop Yield and Soil Fertility
Établissements canadiensUniversity of Winnipeg
Organismes subventionnairesMinistry of Education, Ethiopia
Mots-clésClimate changeYield (engineering)Environmental scienceAgronomyAgroforestryBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main objective of the study was to examine trends of maize yield and climate change variables and assess the effect of climate change variables on maize yield in the study area. The data were analyzed using the Mann-Kendall trend test and Sen’s slope estimator to describe the trends of maize yield and climate change variables and Autoregressive Distributed Lag (ARDL) model to estimate the effect of climate change on maize yield. The result of the Bound co-integration test shows that, there is only short-run relationship between the maize yield and rainfall, average minimum and maximum temperature. The finding of the study shows that the average maize yields of western Ethiopia was 29.13 quintals for the last 33 years. The results of the ARDL model revealed that an increase in rainfall has a positive and significant effect on maize yield at 10% significance level and average annual minimum temperature has also a positive and significant effect on maize yield at 5% significance level. Therefore, the government should strengthen its effort to implement the green economy strategy to reduce possible effect of change in annual rainfall, average minimum and maximum temperature on maize yield to enhance agricultural productivity and improve the food insecurity of farm households in Ethiopia.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,867
Score d'incertitude au seuil0,199

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,236 · 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