Determinants of Smallholder Maize Farmer’s Perception on Use of Improved Weed Control Technologies in Eswatini
Notice bibliographique
Résumé
Environmental concerns, increase labour cost and increase in demand for food has urged farmer to use the most economic and concomitant method to their farming objectives. Therefore, this study focused on ascertaining maize farmer’s perceptions on the weed control methods they choose and the socio-economic characteristics that determine these perceptions. This study was conduct countrywide in the four agro-ecological zones of Eswatini. Primary data was collected from 240 randomly selected maize farmers in the four Agro-ecological Zone of Eswatini. Factor analysis was used to estimate principal components about farmer’s perception on the different weed control methods. Multiple regression method was used to ascertain the socio-economic factors determining farmers’ perceptions. Farmers were interviewed about their perception on the usage of herbicides and integrated weed control method. The five likert scale of attitudinal statements related to herbicide and integrated weed control methods was developed. Four principal components were generated by the analysis from the positive attitudinal statement on the use of herbicides. These include productivity and economical, inclusive and confidence, knowledgeable and readiness, environmental impact. Farmer perceived that herbicides are associated with increased productive, can be used with confidence, farmers were ready to use herbicides, on the other hand, farmers perceived herbicides to have a negative impact on the environment. The socio-economic drivers of these farmers’ perceptions included sex of the farmer, education level, farming experience, access to agricultural trainings, amount of farm incomes and group membership. Integrated weeding method (hand hoe weeding + herbicide use) was perceived to be labour saving, productive and has no harm on the environment. The socio-economic drivers of these farmers’ perception towards the use of integrated weed control method included group membership and education. The study recommends that government should increase the number of extension officers to extend extension contact to more farmers, thus improve information sharing to farmers on best agricultural practices. Sensitization workshops, trainings and On-farm demonstration related to the usage of the improved weed control technologies is desired to increase farmers’ access to knowledge about the use of these improved weeding technologies.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».