Agricultural Information Needs of Rural Women Farmers in Nkonkobe Municipality: The Extension Challenge
Notice bibliographique
Résumé
Access to agricultural information is vital for improving food security at the village level. This study accessed the agricultural information needs of women farmers in Nkonkobe Municipality of the Amathole District, Eastern Cape Province, South Africa. Data was obtained from 118 households. The women farmers were identified from four villages using the snowball sampling technique. Findings revealed that backyard gardening (87.2%; n = 103) was common in addition to the rearing of indigenous chicken (65.2%; n = 77) to complement food security. Most (80.5%; n = 95) were confronted with weed problems after applying cow dung as manure. There was a high report (70.3%; n = 83) of insect attack on leaves of cabbage, spinach and carrot, while seed dormancy was low (24.58; n = 29). Problems of fowls’ theft (66.95%; n = 49) and fowl predators (40.68%; n = 48) were common. More than average (54.2%; n = 64) depends on friends, neighbors and farmers’ colleagues for agricultural information but the majority (99.1%; n = 117) preferred extension workers coupled with farm demonstration for agricultural information. The study identified the importance of farmer-to-farmer model of technology transfer among farmers. It is recommended that farmer-to-farmer model could further be investigated to complement efforts of the extension services towards providing agricultural information to the smallholder farmers.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».