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Enregistrement W2767648681 · doi:10.1080/14735903.2017.1399515

Who you know and when you plough? Social capital and agricultural mechanization under the new green revolution in Ghana

2017· article· en· W2767648681 sur OpenAlexaff
Moses Mosonsieyiri Kansanga

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Agricultural Sustainability · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Capital and Networks
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubsidySocial capitalGovernment (linguistics)Focus groupEconomic growthAgricultureGreen RevolutionBusinessEconomicsMarketingMarket economySociologyGeographySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines the role of social capital in smallholder agriculture mechanization in Ghana under the ongoing agenda for transformation of African agriculture through the new green revolution. It contributes to the ongoing debate on the potential of social capital in explaining socioeconomic activity over time and space. Drawing on the experiences of smallholder farmers (n = 30) from Navrongo using qualitative interviews and focus group discussions, the paper explores how social capital networks shape mechanized service access and utilization among farmers and highlights the historical background to tractor-based mechanized farming in northern Ghana. Findings reveal how local farmers activate and operate in trustworthy social networks at the community level among themselves and externally with government agencies, traders and development partners to facilitate tractor access. The paper also finds that the withdrawal of government subsidies on agricultural services during structural adjustment in the 1980s created an avenue for private sector entry into the tractor service market. In recent times, the market is a blend of both public and private actors. Given the crucial role of social capital, this paper stresses that apart from economic factors, contemporary agricultural policy should build upon contextual sociocultural networks and the resources inherent in them.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,005
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations53
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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