Influence of Socio-Economic Conditions of Farmers on the Control of Insect Pests of Citrus in Benue State, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».