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Enregistrement W7063921334

Agricultural biodiversity as a livelihood strategy? The case of wastewater-irrigated vegetable cultivation along the Musi River in periurban Hyderabad, India

2009· other· en· W7063921334 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueFreiDok plus (Universitätsbibliothek Freiburg) · 2009
Typeother
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDepartment for International DevelopmentDepartment for International Development, UK GovernmentInternational Development Research Centre
Mots-clésLivelihoodBiodiversityAgricultureCroppingAgrochemicalAgricultural biodiversityWork (physics)Psychological resilienceDiversity (politics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract
<br>Agricultural biodiversity ensures the nutritional basis upon which humankind depends and therefore plays an important role in ecological and socioeconomic contexts. The rates of loss however are alarming. For this case study, diversity in vegetable varieties in wastewater and groundwater-irrigated gardens along the Musi River was mapped and compared. Interviews with local farmers were conducted to better understand the decisions behind their crop choices. Most farmers interviewed used a highly intensive, short-term cropping system. Their work exposed them to pollutants like pesticides and industrial effluents. Their land tenure situation was insecure and they were faced with fluctuating prices of inputs such as seeds, pesticides and fertilizers. The perception of agricultural biodiversity among these farmers was positive, mostly for economic reasons, but also because it was seen as strengthening resilience against negative ecological impacts. Agricultural biodiversity was thus part of the livelihood strategy as it helped to mitigate vulnerability. However, it should be assured that industrial effluences are separated from the domestic effluent which can be profitable for urban and periurban farming. Cultivating a high diversity of crops in a sustainable way requires specialised knowledge. Therefore, meaningful ways of assisting the periurban farmers would be field schools and support through agricultural extension services.
<br>

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,395
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,208 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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