Determinants of Rural Households’ Choice of Non-Farm Livelihood Patterns in Southeast Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
The study ascertained the determinants of the choice of non-farm livelihood patterns of rural households in Southeast Nigeria. The specific objectives were to: describe the socio-economic characteristics of rural households in the study area, identify the predominant non-farm livelihood patterns adopted by rural households and ascertain available livelihood resources and estimate the determinants of the choice of non-farm livelihood patterns among households in the study area. A five (5)–stage random sampling procedure was used in the selection of 360 samples for the study. A structured and validated interview schedule was used for data collection. Data were analyzed using mean, frequencies, percentages and ordered logit regression model. Results indicated that trading (mean = 3.98), commercial cars/motorcycle services (mean = 3.91), Bicycle repairing (mean = 3.71), tailoring and weaving (mean = 3.53), were the predominant non-farm livelihood patterns of the respondents. Furthermore, human capital (mean = 2.86) and social capital resources (mean = 3.13) were their available livelihood resources. Human capital resources (p = 0.001) and physical capital resources (p = 0.076) were the determinants of respondents’ choice of non-farm livelihood patterns. The study recommends that all stakeholders should intensify rural infrastructural development.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».