Assessing Growers’ Perceptions of Effective Extension Methods and Information Communication Technologies for Training Vegetable Growers in Jordan
Notice bibliographique
Résumé
The study examined the effectiveness of agricultural extension education methods as perceived by vegetable growers in Jordan to meet their assessed needs in areas of production, marketing and management. A random sample of 98 vegetable growers in two governorates in Jordan was used. Four point Likert-type scales were used as instruments to gather primary data. Cronbach’s alpha coefficients ranged from 0.88 to 0.91 indicated high internal consistency for the scales. Nonparametric methods were used to analyze the data based on approximations to normal distribution. The results showed that aged people with basic education and who are very largely dependent on farm income are still the ones most engaged in vegetable farming. The most preferred extension methods by farmers were farm visit, meeting groups of farmers, result demonstrations and farm tours. Low rated methods include information and communications technologies (ICTs). The method to be chosen depends on the goal and adoption stage, i.e. whether we wish to change knowledge, attitude, skills or behavior. Extension staff needs to be trained on how to use ICT tools as an extension method to enable them to train farmers on how they can use them in extension. The involvement of public extension staff in the survey contributes to the selection of extension delivery method on the bases of its ability to deliver the appropriate information to the targeted farmers in the right time.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».