Determinants of Cocoa Productivity and Vulnerability to Climate Change in Central Cameroon: An In-Depth Analysis of Farmers' Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed at analyzing the determinants of cocoa productivity and vulnerability to climate change in Central Cameroon. The methodological approach consisted of questionnaire administration to 152 cocoa farmers in the Ngoro municipality. Multiple generalized regression analyses were run to identify socio-demographic and management practices that significantly influenced cocoa productivity and vulnerability to climate change. Results showed that cocoa farming is done predominantly by men (97%) with cocoa farms covering an average of 5 ha (57%) and cocoa bean productivity varying between 0.08 and 15 tons per farm. It provides money in cash varying from 151 to 28,275 USD. Age of farm and household size were the socio-demographic determinants that significantly (positively) influenced cocoa productivity. Cocoa farm size, number of years spent, and clearing/bush fire management were management practices that significantly influenced cocoa productivity. Climate change was perceived by all farmers (100%) as the main factor that negatively influenced cocoa productivity. Given the monetary value associated with cocoa farming, which contributes to the local farmers' well-being and then food security, it is becoming more important than ever to ensure that the management practices in cocoa farming systems consider ecological aspects, to enable Cameroon meets its commitments in terms of food security, biodiversity conservation, and the fight against climate change. Received: 22 August 2024 | Revised: 28 October 2024 | Accepted: 20 January 2025 Conflicts of Interest The authors declare that they have no conflicts of interest to this work. Data Availability Statement The data used for this study is available and will be provided upon reasonable request by FOKABS Canada and Cameroon. Author Contribution Statement Chimi Djomo Cédric: Conceptualization, Methodology, Software, Validation, Formal analysis, Investigation, Resources, Writing - original draft, Writing - review & editing, Visualization. Tanougong Armand Delanot: Conceptualization, Methodology, Software, Validation, Formal analysis, Investigation, Data curation, Writing - review & editing. Joël Martin Atangana Owona: Methodology, Resources, Funding acquisition. Serges Okala Ndzie: Conceptualization, Investigation, Data curation, Writing - review & editing. Barnabas Neba Nfornkah: Conceptualization, Investigation, Data curation, Writing - review & editing. Kevin Enongene: Methodology, Investigation, Data curation, Writing - review & editing, Supervision, Funding acquisition. Eugene Chia Loh: Methodology. Elsie Fobissie: Investigation, Data curation. Dieudonne Alemagi: Methodology, Investigation, Writing - review & editing. Nyong Princely Awazi: Conceptualization, Writing - review & editing. Karol Lavoine Mezafack: Methodology, Investigation, Data curation, Writing - review & editing. Parfait Kamta Nkontcheu: Investigation, Data curation, Writing - review & editing. Stelle Vartant Djeukam Pougom: Investigation, Data curation, Writing - review & editing. Kevin Tchemmoe Fokou: Software, Validation, Formal analysis, Data curation, Writing - review & editing. Katty Claudia Chiteh: Project administration. Kabelong Banoho Louis Paul Roger: Writing - review & editing. Kalame Fobissie: Resources, Supervision, Project administration, Funding acquisition.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».