FACTORS THAT INFLUENCE ADOPTION OF INTEGRATED SOIL FERTILITY AND WATER MANAGEMENT PRACTICES BY SMALLHOLDER FARMERS IN THE SEMI-ARID AREAS OF EASTERN KENYA
Notice bibliographique
Résumé
In arid and semi-arid lands (ASALs), low adoption of integrated soil fertility and water management (ISFWM) technologies has contributed to food and nutrition insecurity. A study was conducted to assess factors influencing smallholder farmers’ adoption decision of ISFWM technologies in Mwala and Yatta Sub-Counties. A questionnaire was administered to 248 respondents in the study region. Selection of household heads was done in ‘Farmer-led adoption approach’ sites otherwise known as Primary and Secondary Participatory Technology Evaluations (PPATEs and SPPATEs) and Non-PPATEs/SPATEs sites in both Sub-Counties. Relationships between different variables were determined by the Tobit model. The results revealed that group membership (P<0.016), inaccessible credit services (P<0.017), gender (P<0.025), age and access to agricultural extension services (P<0.027) influenced adoption of ISFWM technology significantly. Cost of inputs and access to radio information (P<0.01), access to appropriate farm machines (p<0.001), cost of labor and farmers’ perception on seasons’ reliability (P<0.004) and out-put markets (P<0.006) were reported to affect adoption of ISFWM practices highly significantly. Descriptive statistic results indicated that majority of the respondents (93.9%) in the project areas were adopting a combination of tied ridges, organic fertilizer and improved seed compared to only 6.1% in the non-project area. There was also significantly (P<0.01) higher adoption (76.5%) of a combination of tied ridges, both fertilizer and improved seed in the project area in contrast to merely 23.5% in non-project area, as well as those adopting (80%) a combination of zai pit, both fertilizer and improved seed compared to only 20% in non-project area. Policy makers should focus on availability of affordable credit facilities and farm machines, ease access to information, labor and input-output markets for enhanced farm productivity and livelihoods of the smallholder farmers in ASALs.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».