Factors Affecting Profitability of Smallholder Vegetable Farmers in the Shiselweni Region, Kingdom of Eswatini (Swaziland)
Notice bibliographique
Résumé
Agriculture is the main anchor of the Eswatini economy and profitability in this sector still remains vital for sustainable development of the economy. This study investigated the factors affecting profitability of smallholder vegetable farmers in the Shiselweni region. Primary data was obtained using a structured questionnaire and personal interviews from 60 vegetable farmers. Data was analyzed using descriptive statistics, enterprise budget, profitability ratios and multiple linear regression models. The SPSS software was used. The results showed that the mean age of the vegetable farmers was found to be 50.5 years, the mean household size was 8 people, mean farming experience was 3 years, mean farm size was 3 hectares and the majority of the farmers had high school education. The net income of smallholder vegetable farmers was E5810.30. The results of the multiple linear regression analysis revealed that land size, gender, household size, had a direct relationship with profitability of vegetable production while age, education, experience, income and labour had a negative relationship. Farmers requested that the subsidized farm inputs should arrive on time, new engines be bought for them and dams be constructed to generate irrigation water in winter.
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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 | 0,003 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».