What Factors Determine Membership to Farmer Groups in Uganda? Evidence from the Uganda Census of Agriculture 2008/9
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Government of Uganda and its development partners are targeting farmer groups as the vehicle for agricultural development because of the potential role they could play in promoting value addition, market and credit access. However there is limited empirical evidence on what drives membership to these groups. Using the Uganda Census of Agriculture 2008/9 data, this study reveals low levels of membership both at individual and household levels, with marked differences in regional participation. The key policy variables found to influence participation in farmer group included education attainment, distance to extension service and quality of road infrastructure. Thus, increasing membership to farmer groups requires government and its development partners to target more resources towards less educated farmers and those who live far from extension workers. The use of the local language in publicity materials is also important in ensuring participation among the illiterate and the less educated. Overall, there is a need for concerted efforts by all institutions supporting groups to ensure that existing groups have improved access to agricultural technologies and noticeable outcomes are achieved so as to attract more farmers.
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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 | 0,002 |
| 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 découle