Gender Disparity Among Cooperative Farmers in Accessing Agricultural Credits in Anambra State, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Women have been the focus of gender disparity and this has been widely referred to the disparity faced by women in the field of agriculture. Agricultural credit is imperative for sustainable agricultural development in any country of the world. In order to substantiate the assertion, this study evaluated the issues of gender disparity in farmers’ access to agricultural credit among cooperative societies in Anambra north zone of Anambra State. Specific objectives were to ascertain the quantum of credit obtained and repaid by female and male members; determine the effect of gender on the quantum of credit obtained and repaid; ascertain critical factors influencing access to credit by cooperative members; determine how gender contributed to credit repayment behaviour of cooperative members and examine perception of members on gender-related issues in credit operations. ANOVA and regression models were used to test hypotheses 1-5. Findings revealed that male members obtained more credit than female members, and female members repay more than their male counterparts. Gender was not a significant determinant of credit obtained and repaid by cooperative members and gender issues in credit operation were handled among cooperative members. However, the researcher recommended that the issues of gender inequality should not be encouraged. Both males and females should have equal access to credit and repayment of credit operation; despite the membership strength, more members should be encouraged to join cooperative societies in order to access credit and repay accordingly and cooperative officers should set up friendly credit scheme to ensure a functional and effective credit access.
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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 | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».