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Enregistrement W2465451834 · doi:10.5539/sar.v5n4p1

The Adoption of Sustainable Management Practices by Mexican Coffee Producers

2016· article· en· W2465451834 sur OpenAlexvenueno aff
Simone Ubertino, Patrick Mundler, Lota D. Tamini

Notice bibliographique

RevueSustainable Agriculture Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal trade, sustainability, and social impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessSubsidyOrder (exchange)Stock (firearms)Sustainable land managementSustainabilityAgricultural scienceMultivariate probit modelProbit modelAgricultural economicsAgricultureNatural resource economicsEconomicsLand managementFinanceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>In order to maintain optimal growing conditions on coffee plots, producers in Mexico are encouraged to renovate their stock of coffee trees, use fertilizer, implement soil conservation measures and manage shade levels. The adoption of these sustainable management practices (SMPs) by smallholder coffee growers has become an important rural development objective, especially as a way to overcome low yields, poverty and land degradation. However, adoption rates for SMPs remain below expected levels, a situation that potentially threatens the long- term viability of the coffee sector in Mexico. To better understand the choices made by producers, a multivariate probit technique was used which modelled the adoption of possibly interrelated SMPs using data from a survey of 119 coffee producers. The analysis reveals that adoption of SMPs is related to the size of coffee holdings, the socio-economic characteristics of producers and the role of social capital, the latter being a key factor in the overall adoption process. Surprisingly, government subsidies to coffee growers were not tied to higher adoption rates, suggesting the need for policy reforms in order to better facilitate the uptake of new practices. The results indicate that efforts aimed at strengthening local institutions and organizing coffee growers into producer associations could increase the adoption of SMPs in smallholder coffee systems.</p>

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,643
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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