Climate Change as a Threat to the Environment and Productivity: Case Study from Nabatieh Governorate, South Lebanon
Notice bibliographique
Résumé
Lebanon is one of the countries in which the agricultural sector is suffering from climate change. This sector is vulnerable to disasters and risks that often lead to reduced agricultural productivity and degradation in natural resources. This study aims to assess the impact of climate change on agriculture, productivity and environment in order to identify the needed interventions in the livelihood zones in the Nabatieh Governorate. The assessment is done by direct interviews with 137 farmers selected from the study area based on a sampling plan. The main results showed that 40% of the farmers consider agriculture as a primary source of income, and the average percentage of cultivated area has decreased 25% between 2017 and 2021. Based on a statistical analysis using the XLSTAT program, a relationship can be identified between cultivated area and productivity between 2017 and 2021. It was observed that 85% of the samples experienced a rise in temperature ranges in the past 5 years, and were also affected by its consequences, such as increased pest proliferation and weed production in addition to its effects on crop yield and quality. Concerning the yield of crops in our study area, all yields decreased and their costs increased between 2017 and 2021.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».