Farmers’ Participation Obstacles in Management of Irrigation Networks
Notice bibliographique
Résumé
The purposes of this study are to analysis and group the participations’ obstacles of users in usage management and the irrigation networks maintenance in Semnan province. It was applied research and causal-correlation method was used. The statistical population of the study consists of all farmers having used irrigation networks in the Semnan province (Garmsar and Damghan town) having a population over of 18650 and finally 255 of which answered the questions. The main instrument used for date collection was questionnaire. To determine validity, the questionnaires were given to experts and some doctorate students, and then to evaluate reliability of the questionnaires, a pretest has been done, which was on 30 random farmers of Tehran (Varamin area), the gained questionnaire’s Alpha Coefficient was %88, it shows suitable reliability of the questionnaires. the main obstacles for the farmers’ participation were political obstacles (government’s inattention to roles of non–governmental organizations, the government’s inattention to users’ ownership right, the users being’s not clear of goals of participation, the focus of the maintenance and management activities of irrigation networks by the government, The government’s inattention to role of council) which have the most share (31.12) and then economical obstacles were (not economical in the maintenance and management of irrigation networks, lack of credits necessary for programs, usage management and the irrigation networks maintenance projects having the late outcome, financial inability for participation). Psychological and personal factors (unwell physical state for participation; programs are not adaptive with the farmers’ needs) which have the least share (3.39) in explaining total variance of the participations’ obstacles of users in usage management and the irrigation networks maintenance. These 5 factors explained 66.12 of total variance of all public participation’s obstacles in the usage management and the irrigation networks maintenance.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».