Policy Integration and Coherence for Conservation Agriculture Initiatives in Malawi
Notice bibliographique
Résumé
In sub-Saharan Africa, development and dissemination of perceived new agricultural innovations dominate the development agenda yet hunger and poverty remain widespread. A conducive policy environment is essential to support these efforts. Despite that national policies are a critical component in the functioning of an agricultural innovation system, studies have often overlooked their relevance in farmers’ adoption of agricultural innovations. There is an urgent need to enhance understanding of how policies affect long-term adoption of agricultural innovations aimed at increasing productivity and incomes of smallholder farmers. This study utilises thematic content analysis to examine the extent of integration of Conservation Agriculture (CA) and coherence in Malawi’s national agricultural policies, and their implication for CA adoption among smallholder farmers.Results indicate that inadequate integration of CA in the National Agricultural Policy (NAP), coupled with a lack of coherence of agricultural department policies, undermines farmers’ CA adoption. While inadequate integration constrains resource allocation for supporting CA activities, lack of coherence of agricultural policies radiates conflicting and confusing agricultural extension messages to smallholder farmers. We argue that inadequate CA integration and incoherence of policies are institutional constraints which prevent farmers’ sustained adoption. To facilitate long-term adoption of CA among smallholders, there is need to: (1) strengthen CA integration in agricultural policies; (2) improve departmental coordination to enhance coherence of agricultural strategies and extension messages disseminated to farmers; and (3) strengthen government’s role in supporting multi-disciplinary research to generate and disseminate best practices capable of sustaining CA adoption.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».