Understanding The Purpose and Potential Popularity of Mobile Phone Use in Zambia’s Maize Production
Notice bibliographique
Résumé
There is a growing use of mobile phones in rural areas on account of its relative inexpensiveness and lack of requirement for an urban environment. As a platform for accessing information through text messages and voice calls, farmers are able to collect agricultural information which may lead to higher productivity due to technology spillover. If the use of mobile phones contributes to the improvement of farmers’ productivity, their agricultural output level should increase. In this study, we investigate the adoption of mobile phones to obtain agricultural information and its effect on smallholder maize farmers’ production using cross-sectional data from Zambia. Understanding such causal effects is indispensable especially against the background of vision 2030. The propensity score matching (PSM) method was adopted to estimate the average treatment effect of treated of mobile phone adoption in agriculture. We found that the use of mobile phones significantly increases farmers’ productivity, by about 30%. If farmers start to adopt mobile phones to collect agricultural information, the total maize output would also increase by 30.36%, which would culminate in feeding two more people per household daily for the whole year. Therefore, we cautiously conclude that mobile phone use in agriculture serves the purpose of contributing to the fight against hunger via enhancing maize production and this is driving its popularity among smallholder farmers in rural Zambia.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».