Awareness of ICT-Based Projects and the Intensity of Use of Mobile Phones Among Smallholder Farmers in Uganda
Notice bibliographique
Résumé
As the use of information and communication technologies (ICT) is embraced in Uganda, determinants of awareness of ICT based projects remain unknown. The intensity of use of mobile phones among smallholder farmers in the areas where such projects operate is unclear. To address this knowledge gap, 346 smallholder farmers in two ICT project sites in Mayuge and Apac districts were subjected to econometric analysis using bi-variate logistic and zero-inflated negative binomial regression models to ascertain determinants of projects’ awareness and intensity of use of mobile phones. The authors find that education, distance to input markets, and membership in a group positively influence awareness. The decision to use a mobile phone for agricultural purposes is affected by distance to electricity and land cultivated and negatively influenced by being a member of any farmer group. Lastly, intensity of mobile phone use is affected by age, farming as the major occupation, and distance to an internet facility, being a member of a project, having participated in an agricultural project before, value of assets, size of land cultivated, possession of a mobile phone, and proximity to agricultural offices. The paper discusses policy implications of these findings.
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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 | 0,001 | 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 ».