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Enregistrement W2768579396 · doi:10.5539/jas.v9n12p205

Factors Affecting the Joint Adoption of Herbicides and Conservation Tillage Technologies among Smallholder Farmers in Zambia

2017· article· en· W2768579396 sur OpenAlexvenueno aff
Godfrey Mutale, Thomson Kalinda, Elias Kuntashula

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Innovations and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessMultivariate probit modelAgriculturePromotion (chess)Agricultural scienceLivelihoodGovernment (linguistics)Agricultural economicsTillageMarketingEconomicsGeographyAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For over three decades, Zambian private and public organizations have been promoting Conservation Agriculture (CA) among smallholder farmers, throughout the country. CA, as a technology, involves Conservation Tillage (CT) methods and use of herbicides, particularly in the first 3 to 4 years of its adoption. Despite the long-term CA dissemination effort from stakeholders, adoption of both herbicides and CT technologies has been relatively low. Using the 2012 Rural Agricultural Livelihood Survey (RALS12) data collected country-wide, a bivariate probit analytical model investigated whether Zambian smallholder farmers make a joint adoption decision in the uptake of herbicides and CT methods. Results indicate that the adoption of herbicides is jointly linked to the adoption of CT technologies. Factors such as being a male-headed household, belonging to a cooperative society, larger sizes of cultivated areas, owning productive tools such as a knapsack sprayer and receiving advice on CA technologies, were critical in positively influencing the joint-adoption of herbicide and CT technologies. Overall, results imply that if the adoption of herbicides is to be enhanced, the promotion of CT technologies have to be intensified. The best promotional channels include agricultural groups such as farmer cooperatives, which are good conduits and platforms for smallholder farmers’ knowledge-sharing. These promotional efforts should support gender balancing and emphasize the inclusion and use of herbicides in CA. There is also need for government to enhance farmers’ access to productive tools that support the use of herbicides such as knapsack sprayers.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,203

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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