Sustainable Agricultural Practices as Perceived by Farmers in Sindh Province of Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
The study was conducted in Sindh Province of Pakistan. 180 respondents were selected from six district namely Badin, Mirpurkhas, Sanghar Khairpur, Larkana and Jacobabad. From each district 30 respondents were selected by using simple random sampling techniques. This study used a descriptive research design and the target population was farmers. A representative sample of 180 farmers was proposed from six districts of Sindh, namely, 1. Larkana 2. Naushehro Feroze 3. Shaheed Benazirabad 4. Sanghar 5. Mirpurkhas 6. Badin representing the agro-ecological zones of Sindh province producing Cotton, Wheat, Rice, Vegetables, Orchards and Sugar Cane crops. Multistage plan was used to collect the data. A survey questionnaire was designed to collect data for this study. A likert type scale ranging from (1) not familiar (2) to somewhat (3) for very much. This scale was used to asses the level of perceptions of the respondents. The respondents were interviewed personally by well structured and pre-tested direct interview schedule. Questionnaire items were coded and entered into the SPSS computer program. Suitable statistical techniques such as percentage analysis, mean and standard deviation were used to analyze and interpreted the data. The results revealed that out of total growers, majority (54.44%) had medium socio-economic status, whereas 28.89 percent and 16.67 percent had low and high socio-economic status respectively. Extent of knowledge of farmers: Majority of the respondents (52%) were observed in medium category of knowledge followed by high (26.67%) and low (20.56%) levels of knowledge, respectively. It was observed that the farmers were familiar to some what, familiar with sustainable agriculture practices selection of pure seed variety, maintenance and Integrated Soil Fertility, Integrated Weed Management and efficient Use of irrigation water. However the majority of farmers were not familiar with the use of genetically modified Crop, Fish farming, Mulch Technology, EM Technology and IPNMS. However, none of the farmers were found in high category of adoption levels. The respondents suggested adoption of sustainable agriculture practices should be promoted through extension services.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».