ナイジェリアの作物生産部門における気候変動緩和の強度と緩和成果：経験と教育の調整役

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Researchers in agricultural mitigation and sustainable intensification can learn from the composite mitigation intensity index and moderation analysis.

🏢実務担当者:Practitioners in agricultural extension and climate-smart financing can use the findings to better target interventions that enhance mitigation intensity.

🏛政策担当者:Policymakers in developing countries can consider the role of experience and the need for credit access adjustments to reduce emission pressures.

気候スマート農業は注目を集めているが、ほとんどの研究は緩和策の採用そのものではなく、その強度と、それが測定可能な成果にどのように結びつくかに焦点を当てている。そこで本研究は、気候変動緩和の強度が持続可能性、生産性、環境成果に及ぼす影響と、農家の経験と教育の調整的役割を検証した。データは331人の作物農家から収集され、実践の数、頻度、規模、期間から導出された複合緩和強度指数を用いて分析された。記述的結果によると、65.1%の農家が5〜8の実践を採用し、平均強度スコアは5.3であり、66.7%が中程度の緩和カテゴリーに該当した。回帰結果は、緩和強度が持続可能性（β = 0.332, p < 0.01）と生産性（β = 1.157, p < 0.01）を有意に改善し、環境成果（β = 0.395, p < 0.01）にも影響を与えることを示した。モデルは変動のかなりの割合を説明し、持続可能性、生産性、環境成果のR²値はそれぞれ0.689、0.527、0.801であった。世帯規模（β = 0.127, p < 0.01）と普及サービスへのアクセス（β = 0.218, p < 0.05）は生産性を有意に向上させたが、信用へのアクセスは排出圧力を増加させた（β = 0.055, p < 0.01）。調整効果の結果は、経験が持続可能性を改善する（β = 0.002, p < 0.05）一方で限界生産性の向上を減少させる（β = -0.018, p < 0.01）ことを示し、教育は有意ではなかった。本研究は、ATASP-1が広範かつ持続的な採用を達成したものの、緩和強度を高め成果を最適化するためには、普及サービスと気候スマート金融のターゲティング改善が必要であると結論づけている。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Climate-smart agriculture has gained attention; most studies focus on adoption rather than the intensity of mitigation practices and how this translates into measurable outcomes. This study therefore examined the effect of climate change mitigation intensity on sustainability, productivity, and environmental outcomes, as well as the moderating role of farmers’ experience and education. Data were collected from 331 crop farmers and analyzed using a composite mitigation intensity index derived from the number, frequency, scale, and duration of practices. Descriptive results show that 65.1% of farmers adopted 5–8 practices, with a mean intensity score of 5.3, while 66.7% operated within a moderate mitigation category. Regression results indicate that mitigation intensity significantly improves sustainability (β = 0.332, p < 0.01) and productivity (β = 1.157, p < 0.01), while also influencing environmental outcomes (β = 0.395, p < 0.01). The models explain a substantial proportion of variation, with R² values of 0.689, 0.527, and 0.801 for sustainability, productivity, and environmental outcomes, respectively. Household size (β = 0.127, p < 0.01) and extension access (β = 0.218, p < 0.05) significantly enhanced productivity, whereas credit access increases emission pressure (β = 0.055, p < 0.01). Moderation results showed that experience improves sustainability (β = 0.002, p < 0.05) but reduces marginal productivity gains (β = -0.018, p < 0.01), while education is not significant. The study concludes that although ATASP-1 has achieved widespread and sustained adoption, improved targeting of extension services and climate-smart financing is required to enhance mitigation intensity and optimize outcomes.

• openalex https://doi.org/10.63002/gres.403.1442first seen 2026-05-30 04:45:48 · last seen 2026-06-08 04:31:12