Soil Fertility and Manure Management—Lessons from the Knowledge, Attitudes, and Practices of Girinka Farmers in the District of Ngoma, Rwanda
Notice bibliographique
Résumé
Girinka—or the “one-cow per poor family” program—is currently promoted as a poverty reduction strategy in Rwanda. In this program, resource-poor farmers receive a dairy cow and develop various skills and assets to improve their livelihood. One potential benefit of the program is to improve soil fertility through the application of manure. A study was conducted in the Ngoma district of Rwanda to assess the effectiveness of manure usage and current levels of manure knowledge, attitudes, and practices among the program beneficiaries. Our results suggest that more than 90% of Girinka farmers are using manure, and farmers positively attributed increased crop yields and improved soil fertility to manure use. However, farmers were not consistently using recommended manure management practices, citing lack of manure handling and transporting tools, distance to fields, and poor construction of cow sheds as key limiting factors. Significant differences in manure management, access to information and extension services, and constraints hindering manure usage among male and female farmers were also identified in this study. We recommend stronger emphasis on beneficial manure management practices during the Girinka trainings and suggest several ways to improve the potential benefits of manure usage for Girinka farmers in this region of Rwanda.
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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 | 0,000 |
| 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 ».