Adaptation strategies by smallholder farmers to climate change and variability: The case of the savannah zone of Ghana
Pourquoi ce travail est dans la base
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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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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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