IMPACT OF PROJECTED CLIMATE CHANGE ON AGRICULTURAL PRODUCTION IN\nSEMI-ARID AREAS OF TANZANIA: A CASE OF SAME DISTRICT
Notice bibliographique
Résumé
Sub-Saharan Africa is one of the most vulnerable regions in the World to climate change because of widespread poverty and limited adaptive capacity.The future climate change is likely to present an additional challenge to the agricultural sector.Therefore, the effects of climate change on the current agronomic management practices were investigated using Same District, Tanzania as a case study area.APSIM software was used to investigate the response of maize (Zea mays L.) yield to different agronomic management practices using current and future (2046 -2065) climate data.The climate change projections data from global climate models were downscaled using self-organising maps technique.Under the conventional practices, results show that during long rainy season (from March to May) there is yield decline of 13% for cultivar Situka, no change for cultivar Kito and increase of 10% and 15% for cultivars Sc401 and TMV1, respectively.Under the recommended practices, cultivars TMV1 and Sc401 are projected to register a 10% yield increase whereas cultivars Situka and Kito are projected to register a decrease of 10% and 45%, respectively.Also, under both conventional and recommended management practices, results showed that during short rainy season (from October to December/January) all cultivars are projected to register between 75% and 146% increase in maize yields.This implies that future climate change is going to have positive effects on current management practices during short rainy seasons and it will have negligible impact during long rainy seasons.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».