Farmers’ Perspective on Sociological and Environmental Issues of Urban and Peri-Urban Agriculture: A Case Study from Western and Southern Regions of Sierra Leone
Notice bibliographique
Résumé
The paper examined and brought to the fore the typical characteristic of urban and peri-urban farmers in Freetown and Bo communities which serves as major source of supply of agricultural products into the cities’ markets. The social and environmental aspect and perception of producers involved in urban and peri-urban agriculture was examined. Descriptive statistics and pictograms were used to analyze and present the data. Results indicate that 56.34% never went to formal school and mostly dominated by women, showing that farming became the alternative means of livelihood support for those groups. Crops grown are purely influenced by market orientation—demand and cost, as is evident in Gloucester (lettuce, cabbage and spring onions). Potato leaves were commonly grown in almost all communities, reason being that it serves as common/major sauce/vegetable cooked in every household in Sierra Leone. Maize and rice were featured in Ogoo farm—government supervised land set aside purposely for growing crops to supply the city. Findings also revealed that majority of the farmers are resource poor, judging from calculation about their monthly income earning and available household assets and amenities. About 70.4% of the lands the farmers grow their crops on is leased for production. Except for Gloucester community, when costs of production will be summed, minimal benefit seem to be realized from the farming activities. Even though some of these farmers are engaged in organization, many have limited access to micro financial organization that would probably loan them money to upscale production.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».