Gender Disparity Among Cooperative Farmers in Accessing Agricultural Credits in Anambra State, Nigeria
Pourquoi ce travail est dans la base
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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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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle