Determinants of Fertilizer Use in Arable Crop Production among Small Holder Farmers in Osun State, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Over the last three decades food insecurity is increasing in the nations of the world, different strategies were embarked upon to prevent the explosion of this problem one of which is the innovation of improved input materials for agriculture. The use of fertilizer is a result of improved technologies put in place; and since it was introduced farmers have different perception about it, hence difference in level of use of fertilizer among farmers which is due to different factors. The study evaluated the factors influencing the use of fertilizer in arable crop production among smallholder farmers in Osun State, Nigeria. Multistage sampling technique was adopted to obtained information from 120 respondents using purposive and random selection. Data collected were analyzed using descriptive statistics and logistic regression analysis. Results showed that total farm output in naira, level of education, farm size, number of farmland owned and total cost of crop inputs were important factors influencing farmers’ use of fertilizer in arable crop production while gender, age, family size, price of fertilizer and income from other farm enterprise owned by farmers were not significant and can constitute the constraints to the use of fertilizer. Based on these, it was recommended that government and other policy makers therefore need to increase farmers’ knowledge and skills through formal and informal educational institutions such as extension services, public awareness programs to enhance the use of fertilizer among arable crop farmers, resulting in increase in agricultural productivity and food security of the country.
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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) | 0,001 | 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 ».