Socio-Economic Factors Influencing Farmers’ Participation in Community Development Organizations in Obubra Local Government Area of Cross River State, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
This study was carried out to determine the factors that influence farmers’ participation in social organizations in Obubra LGA in Cross River State. To achieve this, a multistage random sampling technique was used to select five out of 27 clans. Two local organizations were randomly selected from each of the five clans and finally 6 members were also randomly selected from each of the organization, resulting in a total of 60 respondents. The results indicate that half of the respondents (50%) were young people (below 30 years) and they were majority (93.3%) Christians who mostly cultivate small farm holdings of less than 2ha. Majority (68.3) belonged to just one organization, while 20 percent belonged to two organizations. Majority (56.7%) also earned less than N4,000 per month. The members joined local organizations basically for economic benefits and farm supports. Their participation was affected by mutual distrust among members and lack of confidence in their leadership. They were also not sure of having expected organizational benefits. Chi-square (χ2) test result indicated a significant relationship between farm size, educational level, income and participation (P>0.05; 56.0, 9.623 and 7.607). Organizational environment that will encourage effective participation should be encouraged by ensuring due enforcement of organisation’s code of conduct, rules and regulations. Local organizations should also be used as a channel to assist farmers in micro-credit and input delivery. This will be made possible by ensuring good organizational leadership. Key words: Community; Development; organization and Participation Resume Cette etude a ete realisee afin de determiner les facteurs qui influencent la participation des agriculteurs dans les organisations sociales dans l’Obubra a l’Etat de Cross River. Pour ce faire, une technique d'echantillonnage a plusieurs degres au hasard a ete utilisee pour selectionner cinq des 27 clans. Deux organisations locales ont ete choisis au hasard dans chacune des cinq clans et enfin 6 membres ont egalement ete choisis au hasard dans chacune des organisation, resultant en un total de 60 repondants. Les resultats indiquent que la moitie des repondants (50%) etaient des jeunes (moins de 30 ans) et ils etaient la majorite (93,3%) qui pour la plupart chretiens cultivent de petites exploitations agricoles de moins de 2 ha. La majorite (68,3) appartenait a une seule organisation, tandis que 20 pour cent appartiennent a deux organisations. La majorite (56,7%) ont egalement gagne moins de N4, 000 par mois. Les membres qui ont rejoint les organisations locales essentiellement pour des avantages economiques et des soutiens agricoles. Leur participation a ete affectee par la mefiance mutuelle entre les membres et le manque de confiance en leurs chefs. Ils n'etaient pas non plus sur d'avoir les avantages escomptes de l'organisation. Chi-carre resultat du test (χ2) a montre une relation significative entre la taille des exploitations, le niveau d’instruction, le revenu et la participation (P> 0,05; 56,0, 9,623 et 7,607). Environnement organisationnel qui encouragera la participation effective devrait etre encouragee en veillant au respect du code en raison organisation de conduite, regles et reglements. Les organisations locales devraient aussi etre utilise comme un canal pour aider les agriculteurs dans la livraison de micro-credit et d’intrants. Ce sera rendue possible en veillant a une bonne leadership organisationnel. Mots cles: Communaute; Le developpement; l’organisation et la participation
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».