Factors Affecting the Joint Adoption of Herbicides and Conservation Tillage Technologies among Smallholder Farmers in Zambia
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».