Determinants of Nutritious Drought Tolerant Maize Adoption and Mineral Fertilizer Application Under Smallholder Farm Conditions in Ghana
Notice bibliographique
Résumé
The study sought to examine adoption of nutritious drought tolerant (DT) maize using social science research methods and participatory demonstration trials. The social science study used mixed method approach which combined both qualitative and quantitative methods. A split-plot demonstration trial of three improved maize varieties and a local variety, and two levels of Nitrogen fertilizer were established. The two fertilizer levels were low N [LN] (30 kg N ha-1) and high N [HN] (90 kg N ha-1). The results of the social science study showed 85% of men consider early maturity, grain quality and storability in adopting DT maize. Results also revealed that beside earliness and higher yield, taste and easy to harvest influenced women farmer’s choice for DT maize varieties. Climatic endurance, increased yield and grain quality showed a positive and statistically significant relationship with adoption of DT maize. On average, HN fertilization increased DT maize grain yields by 41% compared to the LN fertilization. The improved DT maize varieties had yield advantages ranging from 25 to 43% over the local variety. From this, DT maize appears to have a potential for its use with N-fertilizer in the fight against food insecurity with improved adoption and utilization in Ghana.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».