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Agro-climate service delivery and scaling at the last mile
A case study in Dien Bien District, Vietnam

dc.contributor.advisorLuedeling, Eike
dc.contributor.authorLuu, Thi Thu Giang
dc.date.accessioned2024-05-07T10:18:21Z
dc.date.available2024-05-07T10:18:21Z
dc.date.issued07.05.2024
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.11811/11523
dc.description.abstractSmallholder farmers, particularly in the Global South, are among the groups experiencing the most direct impacts of weather, climate variability and climate change. These direct impacts might disrupt or reverse development achievements such as poverty reduction and improved food security. Therefore, supporting farmers and other decision-makers in incorporating weather and climate information in their farming decisions (i.e. agro-climate services – ACS) is fundamental to reducing farmers’ vulnerability and safeguarding their farm productivity and income. Despite its importance, ACS delivery at the last mile is a critical gap and faces complex socio-economic and technical barriers. While investments in ACS have increased to pilot ACS innovations in recent years, such projects endure challenges translating experimental evidence to large-scale rolling-out in a real and complex socio-economic landscape. Thus, about 300 million smallholder farmers globally have no or limited access to ACS. As the demand to accelerate ACS access and finance has increased, it is necessary to provide scientific support to decision-makers and stakeholders to make scaling decisions in such a complex and uncertain environment. Therefore, my dissertation aims to understand these dynamics and provide decision support to ACS adoption and scaling processes. To this end, I applied different methodologies as part of a case study in Dien Bien District, Vietnam.
1. In Chapter 2, I describe a novel method to test hypothesized causal relations in ACS delivery pathways using confidence interval interpretation. In two distinct settings, farmer groups experience different pathways to access and uptake ACS while they share a similar high adoption rate. Generating awareness and creating demand, enhancing peer-to-peer exchange and farmers’ attitudes appear to be influential in driving the impact pathway. Adoption of ACS by a critical mass might be sufficient to trigger systemic changes within social groups. Employing a pathway approach can be beneficial in supporting tactical decisions in delivering and outscaling ACS.
2. In Chapter 3, I apply decision analysis to characterize and analyze the socio-economic impacts of upscaling decisions. Across four candidate options for scaling, our simulation results indicate a very high chance (98.35–99.81%) of the ACS interventions providing net benefits. With 90% confidence, investments in ACS would return benefits between 1.45 and 16.02 USD per 1 USD invested. The results demonstrate how decision analysis approaches can be helpful in valuing ACS and provide decision support under uncertainty. I suggest replacing deterministic with probabilistic approaches when analyzing decisions in complex environments.
3. In Chapter 4, I highlight the potential of integrating stakeholder engagement and decision analysis approaches for generating ACS system knowledge and incorporating it in development planning processes. The results show that defining and considering stakeholders’ multi-dimensional attributes are essential for mobilizing their individual knowledge and engagement. I consider in my study nine attributes, including gender, availability, experience, expertise, interest, influence, relevance, attitude as well as individual costs and benefits of each stakeholder. By combining these attributes with stakeholders’ system knowledge and insights about the decision-making process, I am able to explicitly recommend where, when and how stakeholders can support complex and uncertain decisions.
Overall, my research contributes to the advancement of decision-support methods and assists decision-making within and beyond the ACS context. These results and methods provide insights for researchers, governments, civil societies and donors to understand the dynamics, complexity and uncertainty of ACS and inform decision-making for sustainability transition processes.
en
dc.description.abstractBereitstellung von Agrar-Klimadienstleistungen und Skalierung auf der letzten Meile : eine Fallstudie im Bezirk Dien Bien, Vietnam
Kleinbauern, vor allem im globalen Süden, gehören zu den Bevölkerungsgruppen, die am stärksten unter den direkten Auswirkungen von Wetter, Klimaschwankungen und Klimawandel leiden. Diese direkten Auswirkungen können Entwicklungserfolge wie die Verringerung der Armut und die Verbesserung der Ernährungssicherheit beeinträchtigen oder sogar zunichtemachen. Daher ist die Unterstützung von Landwirten und anderen Entscheidungsträgern bei der Einbeziehung von Wetter- und Klimainformationen in ihre landwirtschaftlichen Entscheidungen (d. h. Agro-Klimadienstleistungen – Agro-Climate Services – ACS) von entscheidender Bedeutung, um die Klima-Vulnerabilität der Landwirte zu verringern, sowie ihre landwirtschaftliche Produktivität und ihr Einkommen zu sichern. Trotz ihrer Bedeutung ist die Bereitstellung von ACS insbesondere auf „der letzten Meile“ eine kritische Lücke und stößt auf komplexe sozioökonomische und technische Hindernisse. Obwohl in den letzten Jahren vermehrt in ACS-Pilotprojekte investiert wurde, ist es bei solchen Projekten schwierig, experimentelle Erkenntnisse in großem Stil in einem realen und komplexen sozioökonomischen Kontext zu implementieren. Daher haben etwa 300 Millionen Kleinbauern weltweit keinen oder nur begrenzten Zugang zu ACS. Angesichts der steigenden Nachfrage nach schneller Finanzierung und einem schnellerem Zugang zu ACS, besteht ein Bedarf an wissenschaftlicher Unterstützung für Entscheidungsträger und Interessengruppen, um in diesem komplexen und unsicheren Umfeld fundierte Entscheidungen über die Verbreitung von ACS zu treffen. Daher zielt meine Dissertation darauf ab, diese Dynamik zu verstehen und Entscheidungshilfen für die Einführung und Verbreitung von ACS zu liefern. Zu diesem Zweck habe ich im Rahmen einer Beispielstudie im Distrikt Dien Bien, Vietnam, verschiedene Methoden angewandt.
1. In Kapitel 2 beschreibe ich eine neuartige Methode zur Überprüfung hypothetischer kausaler Zusammenhänge, die ACS-Bereitstellungspfaden zugrunde liegen, mittels der Interpretation von Konfidenzintervallen. Obwohl zwei Gruppen von Landwirten auf unterschiedliche Weise Zugang zu ACS erhalten, ist die Adoptionsrate vergleichbar. Die Wirkungspfade scheinen durch die Schaffung von Bewusstsein und Nachfrage für ACS, die Förderung des gegenseitigen Austauschs unter den Landwirten sowie deren Einstellung gegenüber ACS beeinflusst zu werden. Die Übernahme von ACS durch eine kritische Masse könnte ausreichen, um systemische Veränderungen innerhalb gesellschaftlicher Gruppen auszulösen. Die Anwendung eines Wirkungspfad-Ansatzes kann bei der Unterstützung taktischer Entscheidungen zur Bereitstellung und Ausweitung von ACS von Vorteil sein.
2. In Kapitel 3 führe ich eine Entscheidungsanalyse durch, um die sozioökonomischen Auswirkungen von Upscaling-Entscheidungen zu charakterisieren und zu analysieren. Unsere Simulationsergebnisse zeigen, dass die ACS-Maßnahmen bei vier möglichen Skalierungsoptionen mit sehr hoher Wahrscheinlichkeit (98,35-99,81%) einen Nettonutzen erbringen. Mit einer Wahrscheinlichkeit von 90 % würden Investitionen in ACS einen Nutzen zwischen 1,45 und 16,02 USD pro investiertem USD erbringen. Die Ergebnisse zeigen, wie entscheidungsanalytische Ansätze bei der Bewertung von ACS hilfreich sein können und eine Entscheidungshilfe unter Unsicherheit bieten. Ich schlage vor, bei der Analyse von Entscheidungen in komplexen Systemen deterministische durch probabilistische Ansätze zu ersetzen.
3. In Kapitel 4 zeige ich das Potenzial der Integration von Stakeholder-Engagement und Entscheidungsanalyseansätzen zur Generierung von ACS-Systemwissen und dessen Einbindung in Entwicklungsplanungsprozesse auf. Die Ergebnisse zeigen, dass die Definition und Berücksichtigung der mehrdimensionalen Attribute der Stakeholder wesentlich für die Mobilisierung ihres individuellen Wissens und deren Engagements ist. In meiner Studie berücksichtige ich neun Attribute, darunter Geschlecht, Verfügbarkeit, Erfahrung, Fachwissen, Interesse, Einfluss, Relevanz, Einstellung sowie individuelle Kosten und Nutzen der einzelnen Stakeholder. Durch die Kombination dieser Attribute mit dem Systemwissen der Stakeholder und den Erkenntnissen über den Entscheidungsprozess kann ich explizite Empfehlungen bezüglich der Unterstützung von komplexen und unsicheren Entscheidungen durch die Einbeziehung von Stakeholdern aussprechen.
Insgesamt trägt meine Forschung zur Weiterentwicklung von entscheidungsunterstützenden Methoden bei und hilft bei der Entscheidungsfindung innerhalb und außerhalb des ACS-Kontextes. Diese Ergebnisse und Methoden bieten Forschenden, Regierungen, Zivilgesellschaften und Geldgebern Einblicke, um die Dynamik, Komplexität und Ungewissheit von ACS besser zu verstehen und die Entscheidungsfindung für nachhaltige Transitionsprozesse zu unterstützen.
de
dc.language.isoeng
dc.rightsNamensnennung 4.0 International
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectAgrar-Klimadienstleistungen
dc.subjectSkalierung
dc.subjectEntscheidungsanalyse
dc.subjectWirkungspfad
dc.subjectStakeholder
dc.subjectAgro-climate services
dc.subjectscaling
dc.subjectdecision analysis
dc.subjectimpact pathway
dc.subject.ddc360 Soziale Probleme, Sozialdienste, Versicherungen
dc.subject.ddc500 Naturwissenschaften
dc.subject.ddc630 Landwirtschaft, Veterinärmedizin
dc.subject.ddc650 Management
dc.titleAgro-climate service delivery and scaling at the last mile
dc.title.alternativeA case study in Dien Bien District, Vietnam
dc.typeDissertation oder Habilitation
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.48565/bonndoc-276
dc.publisher.nameUniversitäts- und Landesbibliothek Bonn
dc.publisher.locationBonn
dc.rights.accessRightsopenAccess
dc.identifier.urnhttps://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:5-75831
dc.relation.doihttps://doi.org/10.1016/j.cliser.2022.100313
dc.relation.doihttps://doi.org/10.1007/s10668-023-04388-2
dc.relation.doihttps://doi.org/10.1016/j.cliser.2023.100432
ulbbn.pubtypeErstveröffentlichung
ulbbnediss.affiliation.nameRheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn
ulbbnediss.affiliation.locationBonn
ulbbnediss.thesis.levelDissertation
ulbbnediss.dissID7583
ulbbnediss.date.accepted08.01.2024
ulbbnediss.instituteLandwirtschaftliche Fakultät : Institut für Nutzpflanzenwissenschaften und Ressourcenschutz (INRES)
ulbbnediss.fakultaetLandwirtschaftliche Fakultät
dc.contributor.coRefereeBiber-Freudenberger, Lisa
dcterms.hasSupplementhttps://doi.org/10.5281/zenodo.5155498
dcterms.hasSupplementhttps://github.com/ThiThuGiangLuu/ACS-adoption-decision-pathway
ulbbnediss.contributor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-3538-5209


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