Nikinake: the mobilization of labour and skill development in rural Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
A public mobilization approach known as nikinake drives implementation and technology upscaling in Ethiopia's agricultural extension. This study investigates and describes the processes and effectiveness of nikinake as an extension method used for natural resource management (NRM). The paper draws on empirical field research conducted in Oromia and the southern region of Ethiopia by looking at nikinake in the context of a watershed management campaign in 2015 and 2016. Nikinake is used as an approach to mobilize the public and to promote the skills of farmers and development actors. In principle, the implementation of NRM is voluntary; however, it is largely planned top‐down and enforced through state actors and informal institutions. This study suggests effective integration of social mobilization with reliable extension and a paradigm shift in emphasis from spatial coverage to an effective outcome. Additionally, sustainability and scalability of NRM interventions could be ameliorated by improving experts’ technical skills, raising farmers’ awareness, improving an incentive system, building trust, and better integrating past watershed management and future planning activities. We reflect on the significance of the nikinake experience in Ethiopia for a broader theory of extension‐as‐mobilization for rural development. From the Ethiopian case, a more general recommendation emerges for extension‐as‐mobilization schemes. For long‐term development, it is worthwhile to consider the fit between yearly campaigns as ad hoc project organizations and the existing pattern of actors and institutions responsible for rural development.
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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 | 0,002 | 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 | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».