Exploring the key drivers of crop yields in Morocco – a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Morocco's agricultural sector faces significant socio-environmental challenges that threaten food security and economic development. A comprehensive assessment of these challenges is crucial for informed decision-making at both national and farm scales. This study aims to identify and analyze key drivers influencing crop yields in Morocco, with a focus on grain crops, by integrating climatic, socio-economic, and biophysical factors. Methods A systematic review of 135 peer-reviewed and grey literature sources published between 1990 and 2024 was conducted. The review examines both climatic and non-climatic factors affecting crop yields, particularly for wheat, a staple in Morocco’s food system. Results Precipitation emerged as the primary driver of crop yields, with approximately 15.6% of the literature analyzed emphasizing its impact. Other significant factors include irrigation, fertilization, water stress, temperature, technical efficiency, soil properties, conservation agriculture, insects and pests, sowing date, drought, crop varieties and genetics, diseases, herbicides, and extreme climatic events. These drivers interact in complex ways, with precipitation and irrigation playing pivotal roles in mitigating water stress and enhancing crop productivity. Discussion The findings highlight the intricate dependencies between climatic and agronomic factors affecting Morocco's grain production. Understanding these interactions is essential for policymakers and farmers to develop strategies that enhance agricultural sustainability and resilience. This study provides a foundation for impact-based analysis and evidence-based decision-making to improve productivity and ensure food security in Morocco.
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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 | 0,007 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».