Land management in rural Burkina Faso: the role of socio‐cultural and institutional factors
Notice bibliographique
Résumé
Farmers in the Sahel have been acknowledged for reclaiming degraded lands and improving food security by ingeniously modifying traditional agroforestry, water, and soil management practices. Despite the advantages offered by this range of farming techniques, their adoption rate is influenced by several factors. Using multivariate probit models and a correlation coefficient, this article examines the factors influencing the adoption of five land management practices based on 220 household and 40 farm surveys in four adjacent rural communities in southern Burkina Faso. The model results indicate that household labor force, education of household head, land tenure security, livestock holding, and membership in farmers’ groups influence the adoption of zaï practice, composting, improved fallow, stone bunds, and live hedges. However, two of the surveyed factors ‐ number of farms and visit by agricultural extension staff during the 12 months prior to the survey ‐ were not significant. Furthermore, a significant correlation was found between different land management practices, e.g., the decision to practice zaï is significantly linked to that of live hedges and composting. Zaï practice and stone bunds are considered labor intensive, which explains their significant correlations with household labor force at the 1% and 5% levels of significance, respectively.
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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 ».