Determinants of Use of Information and Communication Technologies in Agriculture: The Case of Kenya Agricultural Commodity Exchange in Bungoma County, Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Access to markets by Smallholder farmers has conventionally been constrained by lack of market information. Efforts to strengthen access of farmers to markets has triggered the mushrooming of several projects that embrace ICT tools in promoting access to competitive market information. Nevertheless, most farmers still lack access to accurate market information, such as existing commodity prices. This study examines the determinants of the use of ICT tools among smallholder farmers for agricultural transactions. The study uses Kenya Agricultural Commodity Exchange (KACE), one of the ICT-based marketing platform, as the case study. The objectives of the research are to determine the factors that influence access to agricultural information, and establishing factors that determine the intensity of use of ICT tools in accessing agricultural information. Survey was conducted among 136 smallholder farmers in Bungoma County. Both purposive, and multi-stage sampling were used to obtain the sample for this research. The study finds that several farmer characteristics, farm and capital endowment factors affect the use of ICT tools, particularly mobile phones. Gender, age, literacy level, affordability, perceived importance, mobile ownership and group membership were found to be significant in influencing the decision to use KACE ICT tools and the intensity of use of these tools for agricultural transaction activities. The study further recommends for policies that support the expansion of ICT projects, training on their applications and sensitization on the use of these platforms. The study suggests for policies to address gender disparities on access and use of ICT tools for agricultural transaction.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».