Livelihood Strategies of Female Indigenous Vegetable Farmers’ in Osun State, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the socioeconomic characteristics, income profile and pattern of livelihood diversification strategies of resource-constrained female indigenous vegetable farmers in Osun state, which may serve as entry point for poverty alleviation and women empowerment in the study area. A total of 240 female indigenous vegetable farmers were surveyed through the use of pre-tested structured questionnaire during the 2011/2012 production cycle. The study established that the majority of the respondents were below 50 years of age (73%), married (78%) with more than 7 years of formal education (51.7%) and cultivated less than 1 hectare of vegetables (65%). Vegetable production is the most important source of income contributing about half of the total income of the farmers but its share reduces as total income increases. Cluster analysis identified six livelihood portfolio combinations- sole vegetable farming, vegetable and livestock farming, part time vegetable and livestock farming, mixed farming, arable crop farming, part time mixed farming. Part time mixed farming was the most successful livelihood portfolio because it had the highest daily per capita income (N 378.55), the highest proportion of the rich (72.73%) and the lowest proportion of the poor (4.55%), while, vegetable and livestock farming was most common among the poorest farmers (53.85%). A major policy implication of the results of the study is that multiple complementary economic activities such as milling and other food processing activities should be encouraged among the female indigenous vegetable farmers, to enable them generate sufficient incomes to improve on their livelihood.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».