Income Risk Perception and Management by Rural Farm Households, Taking Part in Sugarcane Contract Farming in Lao PDR
Notice bibliographique
Résumé
This research aimed to examine income risk perception and management of sugarcane contract farming at farm household level in Lao PDR. The study was conducted using a qualitative approach, employing purposive sampling with a total target group of thirty respondents that included older people from the village and heads of the sugarcane grower group as the key informants. The target group also included twenty five farm households who were planting and harvesting at least one hectare of contract farming sugarcane during a single season in 2014. In-depth interviews, group interviews and observation techniques were employed. Data collection was done during October-December, 2014. Content analysis was employed for the data analysis while descriptive analytic methods were used to present the results. The results indicated the sources of income risk to rural farm households engaging in sugarcane contract farming. These risks included the high cost of clearing land; in particular land containing large trees, the high cost of sugarcane stalk, which was often supplied contaminated with soil and tree branches, the high cost of fertilizer and also labor costs caused by annual inflation. Households were aware of the income risks from sugarcane contract farming and used their own strategies to manage them. These strategies would include reducing the amount of inputs, using their own labor, renting out their land to others and diversification in to other crops and livestock.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».