Assessment of Intervention Strategies for Addressing Agricultural Production Shocks in Tanzania: The Case of Rufiji, Mbarali and Sumbawanga Districts
Notice bibliographique
Résumé
This study sought to gain in-depth understanding into smallholder farmers’ perceptions of intervention strategies for addressing agricultural production shocks in Tanzania. It involved identification of local policy and intervention strategies that can be used to address agricultural production shocks and build resilience among smallholder farmers in Tanzania. The study employed mixed research methodology, using primary data collected from six villages in Sumbawanga, Mbarali and Rufiji districts in Tanzania. Overall findings reveal that smallholder farmers have good knowledge of possible strategies for addressing agricultural production shocks. The farmers recommended local policy and intervention strategies for supporting them such as facilitation of access to credit and subsidies, reinforcing and strengthening informal social networks, supporting income diversification activities and introduction of crop insurance system. Other intervention strategies include introduction of participatory village land use plans, promoting information access and training to smallholder farmers and enhancing access to small-scale irrigation technologies. Based on these findings, the study recommends that policy makers and researchers should concentrate on understanding farmers’ perceptions in view of using local knowledge in the design and implementation of intervention strategies. The strength of farmers’ perceptions is that it is the outcome of farmers’ actual experience, and it is based on understanding of the local context. .The paper concludes that unless the strategies are fully implemented, agricultural production shocks will continue to affect smallholder farmers in rural Tanzania.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».