Development Interventions and Agriculture Adaptation: A Social Network Analysis of Farmer Knowledge Transfer in Ghana
Notice bibliographique
Résumé
Social ties play an important role in agricultural knowledge exchange, particularly in developing countries with high exposure to agriculture development interventions. Institutions often facilitate agricultural training projects, with a focus on agroecological practices, such as agroforestry and agrobiodiversity. The structural characteristics of social networks amongst land managers influences decision-making to adopt such adaptive agroecoloigcal practice; however, the extent of knowledge transfer beyond direct project participants is often unknown. Using a social network approach, we chart the structure of agrarian knowledge networks (n = 131) in six communities, which have been differentially exposed to agriculture development interventions in Ghana. Farmer network size, density and composition were distinctly variable; development project-affiliated farmers were embedded in larger networks, had non-affiliated farmers within their networks, were engaged in more diverse agricultural production and reported adopting and adapting agroecological practice more frequently. Such bridging ties that link across distinctive groups in a network can expose network members to new and innovative agroecological practices, such as increasing agrobiodiversity, thus, contributing to livelihood strategies that mitigate environmental and market risk. Furthermore, we show that these knowledge networks were crop-specific where network size varied given the type of crop produced. Such factors, which may influence the rate and extent of agroecological knowledge diffusion, are critical for the effectiveness of land management practices as well as the persistence of agriculture development interventions.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».