Climate variability and agricultural productivity: A time-series regression analysis of cassava, yam, and maize yields in Wenchi, Ghana
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Notice bibliographique
Résumé
This study examined the impacts of climate variability and cultivated land area on the yields of cassava, yam, and maize in Wenchi Municipality, Ghana, from 2000 to 2021. Using a quantitative approach, the study employed time-series data on rainfall, minimum and maximum temperatures, crop yields, and cultivated area. Multiple linear regression models with logarithmic transformations were used to assess the influence of climate variables and cultivated area on crop yields. Diagnostic tests confirmed the validity of model assumptions. The regression results revealed that temperature variables, especially minimum temperature, had a significant positive effect on all three crop yields. Maximum temperature also showed positive effects, although with varying levels of significance. Rainfall and cultivated area had no statistically significant impact on yields. The models explained 46.87%, 51.28%, and 61.57% of the variations in cassava, yam, and maize yields, respectively. Temperature played a more critical role than rainfall or cultivated land in influencing crop yields in Wenchi over the study period. These findings underscore the need for temperature-focused adaptation strategies and climate-smart agriculture to enhance food security and resilience in the transitional zones of Ghana.
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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 | 0,028 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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.
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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