Economic Empowerment for Rural Women in Nigeria: Poverty Alleviation through Agriculture
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Generally, rural women are majorly involved in agricultural activities such as planting, weeding, harvesting, processing and marketing. They also keep some domestic animals and birds. Empowering rural women will go a long way to improving the economic life of the women and also the well-being of individuals, families and the rural communities. Social, cultural traditions and agricultural constraints can limit rural women’s economic status. Rural women’s limited access to productive resources, low educational level and illiteracy are contributors to rural women’s poverty. Illiteracy affects their chances to benefit from newer, non-traditional methods such as: information and communication technologies. The promotion of agricultural development should be through the provision of useful and relevant information to the farming communities by the extension services. The unpaid work that women perform at home and farm are not recognized for official record. There are many constraints making rural women farmers to be lagging behind economically, apart from lack of agricultural information. The main constraints are the lack of personal land and credit. There is evidence that empowering women in multiple ways will contribute to their own food security and nutrition and that of their families. Women are limited in terms of their potential in contributing to agricultural development. Reducing the gender disparities or discrimination will generate significant gains for the agricultural sector. There is the need for national laws and policies that promote women’s rights to own land, property and have equal access to credit for their businesses.
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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 | 0,002 | 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 | 0,002 |
| 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 découle