Adaptation strategies by smallholder farmers to climate change and variability: The case of the savannah zone of Ghana
Notice bibliographique
Résumé
In semi-arid regions, the biggest threat to agriculture is climate change . This is because agricultural activities in these regions rely heavily on rainfall thus making the communities there particularly vulnerable. Sustainable adaptation techniques are therefore one way to survive in these circumstances. The Multinomial Logit Model (MNL) is thus utilised in ascertaining the dynamics of the adaptation techniques that are being applied by farmers in the Savannah zone of Ghana. The farmers acknowledged the existence of climate change and listed some detrimental effects on their means of existence. While many of the farmers were making an effort to adjust to the circumstances, some were not using any adaptation strategies despite the alleged climate changes they had observed. Among the most effective adaptation techniques found were planting of drought-resistant varieties, adjusting planting schedule and timing of different crops. The choice of an adaptation technique is known to be influenced by several factors. A few of those acknowledged were years of farming experience, farm size and educational attainment. It was discovered that educational attainment was the major factor influencing adaptability. The more educated a person is, the more likely they will use an adaptation strategy. The primary cause of adaptation restrictions was determined to be financial constraints, which were closely followed by restricted access to climatic information. It was found that most of the techniques employed by the farmers are reactionary. However, because of the complexity of climate change, effective adaptation requires a combination of both proactive and reactive techniques.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».