Drivers of Livelihoods Diversification in Rungwe District
Notice bibliographique
Résumé
This paper examined the factors influencing livelihoods diversification in Rungwe district. Specifically, the study assessed the livelihoods activities in the study area and determined the drivers of livelihoods diversification. The study was carried out in six villages of Rungwe District, Mbeya Region in which about 253 households were interviewed for the study. Data was collected through documentary review, household interviews, focused group discussions (FGDs), key informant interviews (KIIs), transect walks and field observation. Quantitative data were analysed using SPSS version 20 and Excel spreadsheet. While chi-square test was conducted to determine the associations between influencing factors and livelihoods activities, content analysis was used to analyse qualitative data. The study results showed that there were various livelihoods activities in the study villages such as cash crop production, livestock keeping, trade and wage labour. Livelihoods diversification was influenced by factors like markets, climate, population, land shortages, institutions, policies, and livelihoods assets. However, agriculture has remained the main occupation of households in Rungwe District. Moreover, market appeared to be a strong factor in influencing livelihoods diversification in the area than any other factors. On that basis, this paper recommends that livelihoods activities which were environmentally friendly should be encouraged. Additionally, markets and transport services should be improved to provide equal opportunities for diversification among rural populations.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».