Rural Women in Livestock and Fisheries Production Activities: an Empirical Study on Some Selected Coastal Villages in Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
Progressive participation of women in agriculture is evident throughout the Globe. Their participation in fisheries and livestock sector is well recognized but less perceived due to paucity of sufficient data. Considering this fact the present study had been designed to examine women‟s participation in fisheries and livestock activities as well as influence of selected socio-economic factors on their participation in some selected coastal villages of Bangladesh. For achieving research objectives a well structured interview schedule was administered on 70 randomly selected rural women during the period of September, 2010. Descriptive statistics exhibit that almost three quarter of the respondents had moderate to high level participation in fisheries and livestock activities. Among the fisheries related activities women had highest participation in feed application (M=1.528) while cleaning cattle shed (M=2.914) and giving feed to poultry birds (M=4.571) occupied the top ranks for cattle and poultry related activities. According to correlation estimates agricultural knowledge and family size had strong positive correlation with women‟s participation where as education and family income had negative significant correlation with women‟s participation in fisheries and livestock activities. Stepwise multiple regression mirrored that family size, agricultural knowledge and education jointly contribute to 25.6% variance in women‟s participation in fisheries and livestock activities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».