Effect of Adoption of Improved Soybean Variety on Productivity of Farm Households in Benue State, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
The study examines the effect of adoption of improved soybean variety on Farmer’s productivity in Benue State, Nigeria. A multi-stage sampling technique was employed to select 267 respondents for the study. Data were analyzed using descriptive statistics, gross margin analysis and the Heckman selection model. Result shows that most household heads were male with a mean age of 36 10 years and a mean household size of 5 3 members. The awareness characteristics revealed that the TGX 1987-10F soybean variety was the technology adopted in the study area. Majority of the farmers were aware (95.2%) of the improved soybean variety and mostly got their information from extension agents. The economic profitability of the production shows that the average cost incurred on labour was ₦177,091.29 per hectare and constituted the highest proportion (61%) of the total cost of production of the crop. The gross margin and the net revenue per hectare were ₦22,018.44k and ₦311,779.59k. The Heckman model results revealed that the probability of adoption of the improved soybean variety is influenced by the age of the farmer, gender, dependency ratio and early maturity of the variety while the second stage revealed that the household size, farm experience, membership of cooperative, education and access to credit by these farmers influence the effect of adoption on yield. It is therefore recommended that government should improve the education of rural farmers through adult education since education positively affects adoption of improved soybean and the yield of these farmers, set up and implement rural welfare schemes to make credit facilities readily available to farmers and strengthen extension service.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».