Estimation of Optimal Land Use Allocation Among Small Holder (A1) Farmer Households in Zimbabwe. A Case Study of Long Croft Farm, in Mazowe District
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to develop an optimal land use plan for Long Croft farm (LCF) by assessing the available land resources. It evaluates the potential of the land resources for recommending optimum, sustainable and appropriate land utilisation in agriculture development. Possible ways in improving farming systems and more efficient utilization of the scarce available agricultural resources especially arable land were determined. The study used quantitative analytical approach in optimal land use allocation analysis. A total of thirty six structured questionnaires were used to gather data necessary for analysis. Every household at Long Croft farm was taken as a sampling unit and the area consisted of 36 A1 farmer households. The Linear programming model with an objective function that seeks to maximise net farm income subject to land, labour, capital and consumption constraints was run using Microsoft excel premium solver. The results of the study showed that A1 households are insecure with respect to their land holdings; they cannot use their land as collateral security which is affecting farmer access to credit. The households are also much constrained in land, labour, capital and consumption and as such their land allocation has been found to be not optimal. The LP (linear programming) model has depicted maize, soya beans and sugar beans for LCF when they are no factor markets. However introduction of factor markets (land and labour markets) and farmer performance groups depicted production of small grains and maize. The land reform programme promulgated by the government in 2000 should have focused on equitable right of use, optimising sustainable production, protection of natural resources/ environment against degradation and increase the effectiveness of economic growth of rural and urban population. Most of the fast track land reform developmental activities were done without proper resource surveying for optimum and sustainable resource utilization, especially land, hence great competition and losses of good agricultural uses to inefficient agricultural uses. Resource surveying, land evaluation and land use planning should be employed in Zimbabwe’s agriculture to boast production.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».