PROFITABILITY OF SOIL EROSION CONTROL TECHNOLOGIES IN EASTERN UGANDA HIGHLANDS
Notice bibliographique
Résumé
The lack of farmer awareness of costs and benefits associated with the use of sustainable land management (SLM) technologies is one of the major constraints to technology adoption in sub-Saharan Africa. The objective of this study was to estimate the profitability of application of SLM in the form of soil erosion control technologies by communities in the highlands of eastern Uganda; a hot spot for this land degradation agent. A survey was conducted using 240 farmers in the highlands of eastern Uganda. The findings from Partial Budget Analysis indicate that the net returns associated with the use of soil erosion control technologies, are sufficiently high to offset the costs involved. For example, for every US $ invested per hectare in terracing and tree planting, there is a return of over US $ 15. However, these returns are likely to be much less if inflation is not regulated. For example, the profits expected from the use of terraces and trees would reduce by about 3 percent if inflation rose to 30 percent. Thus, for the benefits to be sustainable, farmers have to regularly maintain the structures (terraces, contours, and trenches) and the vegetation (trees and grasses). Also, use of soil erosion control technologies would remain profitable only if the Central Bank fulfils its mandate of keeping inflation low and stable.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».