Agricultural Development Programme (ADP) Capacity Building and Cassava Farmers Productivity in Anambra State
Notice bibliographique
Résumé
This study was necessitated as a result of the low productivity of cassava farmers in Anambra State. The study set out to examine the effect of Agricultural Development Program (ADP) capacity building on cassava farmers’ productivity in Anambra State. The work was anchored on Cobb-Douglas production model. Descriptive survey research design was adopted for the study. The population of this study comprised of all the ADP cassava farmers and non-ADP cassava farmers in Otuocha and Onitsha Agricultural Zone. With membership strength of three hundred and sixty (360) ADP Cassava farmers and one hundred and sixty (160) non-ADP cassava farmers, making up a total of five hundred and twenty (520) respondents. Structured and unstructured questionnaires were used for data collection and the analysis was done with Analysis of Variance (ANOVA) at 5% level of significance. From the analysis showed that there is a significant difference in the output of ADPCFs and non ADPCFs in Anambra State (F =13.209 and p-value < .05). Based on the findings, the study concluded that belonging to ADP was responsible for the differences in output observed in the study. Sequel to this, it was recommended that cassava farmers in the state that are yet to key into ADP needs to do so in order to learn from the various level of capacity development programs organized by the body.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».