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Enregistrement W2197782650

Improving Women Farmers' Welfare through a Goat Credit Project and Its Implications for Promoting Food Security and Rural Livelihoods

2007· article· en· W2197782650 sur OpenAlexvenueno aff
Tadele Tefera

Notice bibliographique

RevueJournal of rural and community development · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Innovations and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLivelihoodEmpowermentFood securityBusinessWelfarePurchasingPovertyEconomic growthSocioeconomicsFocus groupWork (physics)AgricultureAgricultural economicsEconomicsGeographyMarketing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In rural areas of Ethiopia, women do most of the household and farm work such as keeping livestock, growing crops, and preparing or cooking food for family members. They are, however, economically less empowered and often do not have access to resources. To address this problem, the Research and Extension Office of Haramaya University, Ethiopia, distributed locally adapted goats to poor and vulnerable women farmers. The project sought to link economic rehabilitation through a credit-in-kind approach with a clear focus on gender and the empowerment of women farmers. The objective of the current study was to determine the effect of the goat credit project on women farmers’ welfare. It was observed that 88% of the women farmers who sold goats earned mean annual cash income of 2644 Ethiopian Birr. As a result, they acquired assets and diversified their livelihoods by purchasing and raising poultry, cows, oxen, and donkeys. The women farmers became more economically empowered, which enabled them to gain greater control over their resources, which in turn increased their capacity to participate in social activities and household decision making. The goat credit project brought about substantial changes by enhancing food security and diversifying the livelihoods of women farmers.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,895
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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