Relationship between Attitude, Knowledge, and Support towards the Acceptance of Sustainable Agriculture among Contract Farmers in Malaysia
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Notice bibliographique
Résumé
Sustainable agriculture practices are known as the best techniques by which to cultivate crops. To ensure the continuity of such practices, farmers should accept and apply this method on their yield. There is an abundance of international studies which have found that attitude, knowledge and support are the main factors to impinge on the acceptance of sustainable agriculture among farmers, but studies on the same scenario are lacking for Malaysia. Filling this research gap is the main objective of this study, which seeks to elucidate the relationship between attitude, knowledge and support towards the acceptance of sustainable agriculture among contract farmers in Malaysia. This is a quantitative study, and a total of 326 respondents were involved in the data collection process. The data were gained through a developed questionnaire. The resulting analysis proves that there is a significant relationship between contract farmers’ attitudes and their acceptance of sustainable agriculture (r=0.498, p=0.00).Contract farmers’ knowledge and their acceptance of sustainable agriculture are also shown to demonstrate a significant relationship (r= 0.348, 0.00).Additionally, there is support for a significant correlation between knowledge and acceptance of sustainable agriculture (r=0.365, p=0.00). In conclusion, farmers should have positive attitudes and adequate knowledge, and should obtain support from several parties to encourage them to embed sustainable agriculture within their farming practices.
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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 | 0,001 |
| 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 découle