Factors Influencing Coffee Farmers’ Decisions to Join Cooperatives
Notice bibliographique
Résumé
The role of cooperatives in buffering the effects of imperfect markets on smallholder agriculture especially in developing countries has been widely atoned. However, and in spite of eminent advantages, not all smallholder farmers join cooperatives. We use empirical data from coffee farmers in Northwestern Cameroon to identify key factors driving coffee farmers’ decisions to join or not to join a cooperative. Using a standardized questionnaire, data was collected from 140 randomly selected farmers (members and non-members) in contact with North West Cooperative Association Limited (NWCA). Data collection took place in January 2018, with 2017 as the reference period. We use the data to characterize the coffee sector in the region, and to identify key drivers for cooperative membership. 41.4% and 58.6% were NWCA members and nonmembers respectively. The area of land under coffee cultivation, dominant income source, household size, experience in coffee farming, and timely payment of farmers’ dues by the cooperative were the key factors influencing coffee farmers’ decision to join the cooperative or not (P=0.05). Identifying such drivers from farmers’ perspectives and informing policy decisions can increase competitive advantage of smallholder farmers and reduce the effects of market imperfection, as embedded in cooperative concept. This should render the concept once more attractive and portray it as a rational option to many smallholder farmers.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,002 | 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) | 0,005 | 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 ».