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
<p>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&lt;0.016), inaccessible credit services (P&lt;0.017), gender (P&lt;0.025), age and access to agricultural extension services (P&lt;0.027) influenced adoption of ISFWM technology significantly. Cost of inputs and access to radio information (P&lt;0.01), access to appropriate farm machines (p&lt;0.001), cost of labor and farmers’ perception on seasons’ reliability (P&lt;0.004) and out-put markets (P&lt;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&lt;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.</p>
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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 | 0,000 | 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 ».