Achieving scale of farmer reach with improved common bean technologies: the role of village-based advisors
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: We assessed the effectiveness of Village-based Advisors (VBAs) as a novel approach for scaling up improved common bean technologies in southern highlands of Tanzania.Design/methodology/approach: Data were gathered through focus group discussions (FGDs) and interviews with 11 VBAs and 102 farmers (37% female). The effectiveness of VBAs was assessed based on farmer reach, farmer knowledge, and application of new technologies.Findings: VBAs played important roles in reaching a wide audience of farmers, with common bean technologies. There was evidence of uptake of promoted common bean practices by farmers, enhanced by judicious incentives such as higher yields, increased land productivity, and labor-saving. VBAs shared information mainly through farm visits and community meetings. Extension materials facilitated VBA engagement of farmers even in informal settings, enhancing information flow beyond village boundaries. The current success of the VBA approach stems from the fact that VBAs are motivated by the rewards they receive – both cash and non-cash.Practical implications: VBAs are relevant in scaling up improved common bean technologies in rural Tanzania and similar settings, because of farmer understanding and trust. For sustainability, there is need to develop a more systematic incentive structure for VBAs through business development, and knowledge enhancement to keep pace with innovations to address emerging production challenges.Theoretical implications: Access to extension service providers who are knowledgeable of farmers’ context enhances learning and uptake of innovations.Originality/value: Results fill information gap on the effectiveness of VBAs as knowledge and input disseminators, achieving scale of farmer reach with agricultural innovations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».