Influence of Socio-Economic Conditions of Farmers on the Control of Insect Pests of Citrus in Benue State, Nigeria
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Notice bibliographique
Résumé
<p>Despite the significant losses of citrus fruits due to insect pests damage, not all farmers control the menace of these pests. Control of these pests is inevitable for high quality, sustained and increased production of the product and income for the farmers. It is, therefore, imperative in the study to empirically establish the socio-economic variables of citrus farmers influencing the control of citrus insect pests. To achieve this, data collected from a random sample of 50 commercial citrus farmers from the major producing areas of Benue State in 2014, through the use of questionnaire, were analyzed by employing descriptive statistics and logistic regression model. With the exception of age with a coefficient of -.035, which influenced the control of insect pests negatively, the influence of other variables such as education (.362), experience (.159), gender (.992), income from citrus (.002) and income from other enterprises (.001) were positive, although only education and income earned from citrus were significant at 10% and 1% level of probability, respectively. Control of insect pests of citrus can be better achieved by potential and existing farmers if their education and earning from citrus production are continually and simultaneously increased.</p>
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle