Assessment of Information Needs of Shea Butter Processors’ on Modern Processing Technologies in North Central Agro-Ecological Zone of Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
To ensure sustainable shea butter production in North Central Agro-ecological zone of Nigeria using modern shea butter processing technologies necessitated this study. The major objective of the study was to identify the information needs of shea butter processors’ on modern shea butter processing technologies whilst examining the respondents’ socio-economic characteristics, ascertaining their awareness, areas of information needs, sources of information, and perception on the effect of inadequate information on modern processing technologies were the specific objectives. Primary data were collected from 216 processors’ using multi-stage sampling procedure. The data were analysed using descriptive and inferential statistics. Findings revealed that most (90.3%) of the processors’ were females, young and married with little or no formal education and having between 6 to 15 years of processing experience. Respondents obtained information mostly from fellow processors ( =70) and cooperative societies ( = 67). Perceived areas of information need include kneading ( = 89), crushing ( = 88), roasting ( = 85) and milling ( = 84). Perceived effects of inadequate information on modern processing technologies were low yield of shea butter ( = 78), low income ( = 76), and local use of local technologies ( = 71) and poor packaging of shea butter ( = 78). Respondents’ sex (χ2 = 22.076, 0.000), educational level (χ2 = 86.983, 0.000) and years of processing experience (χ2 = 22.076, 0.000) had significant association with their perception of information needs. Creation of awareness on modern shea butter processing technologies through the use of more radio programmes aired at appropriate time and the use of leaflets produced both in English and local languages is recommended.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».