Mobile Based Agriculture and Climate Services Impact on Farming Households in Rural Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Rural farming households in semi-arid regions in Kenya are vulnerable to climate change impacts due to overreliance on rain fed agriculture and low adaptive capacity. Farming households’ adaptive capacity development is detrimental to enable them cope with short and long term impacts. Information Communication and Technology (ICTS) play an essential role in adaptive capacity development by ensuring access to information and knowledge related to agriculture and climate. The mobile phone is one of dominant ICT tool with wider ownership and promising technology for information accessibility. The increasing mobile penetration rate in Kenya has initiated the development of a wide range of agricultural related mobile phone services and applications targeting rural households to increase their agricultural productivity and strengthen their adaptive capacity in the face of climate change. This study examines households use and benefit from the developed mobile phone services and applications to access information related to agriculture and climate change. Using data of 120 households’ multinomial probit analysis is applied to identify factors that determine the adoption of the mobile phone. Findings reveled that through developed mobile phone services and applications, Kenyan rural households are able to access; mobile money banking, extension services, obtain credit, agriculture information, weather information and market information. Access to these services increases household capacity and reduce information asymmetry. Feature phone and smart phones are the types of mobile phone used across households. Multinomial probit analysis elicits that probability of feature phone adoption increases with a decrease in household income while that of smart phone increases on male headed households, increases with an increase in household income and accessibility to credit.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».