Going digital in agriculture: how radio and SMS can scale-up smallholder participation in legume-based sustainable agricultural intensification practices and technologies in Tanzania
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In 2016, a study was conducted in Tanzania to assess the impact of radio and SMS in scaling-up smallholder participation in legume-based sustainable agricultural intensification (SAI) practices and technologies. The study aimed to answer the following research questions: (i) does participation in the campaign enhance farmers’ knowledge of legume-based sustainable agricultural intensification practices and technologies? (ii) what is the impact of the campaign on the adoption of legume-based sustainable agricultural intensification practices and technologies?; (iii) does exposure to multiple ICT-enabled channels result in larger gains (in terms of knowledge and adoption) than exposure to only one channel? (iv) is it more cost-effective to use radio or SMS alone or use them in combination? The results show that both awareness and adoption are boosted if SMS supports radio campaigns. However, radio alone is the most cost-effective approach. Each dollar spent on the radio campaign results in 2.1 farmers that have adopted at least one new practice, compared with 0.5 farmers for SMS and 0.4 farmers for radio and SMS combined. Other factors were also important in facilitating uptake of legume-based SAI practices, such as gender, age, education and land size, but were not statistically significant when rated against the communication channels used.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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