DETERMINANTS OF THE ADOPTION OF SMALL RUMINANT RELATED TECHNOLOGIES IN THE HIGHLANDS OF ETHIOPIA
Notice bibliographique
Résumé
This paper takes up the case of two market-sheds in the southern Ethiopian highlands (namely Adilo and Kofele) to examine the factors affecting the adoption of small ruminant related technologies in mixed-farming systems. A survey was conducted using semi-structured questionnaires with 155 randomly selected small ruminant keepers between May and June 2006. Farmers in each site initiated new practices like small ruminant fattening and managing a household ‘veterinary kit’. Logistic regression analysis revealed that size of land and livestock holdings significantly affected the adoption of small ruminant technologies in both study sites. Farmer variables such as gender, literacy, age and family size appeared to influence adoption only in one location. In the densely populated area, Adilo, the adoption of more intensive feeding technology of commercial concentrates decreased with increasing farm size only up to a point. Younger farmers, female farmers and literate household heads were more likely to adopt the utilization of commercial concentrates. In relatively resource rich Kofele, treating small ruminants via the household veterinary kit increased with number of livestock, however with farm size only up to the point at which it reached a maximum. The present study showed that location or production system remarkably affects the options of interventions and determines their adoption.
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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 | 0,000 | 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 ».