Determinants of smallholder farmers’ adoption of short-term and long-term sustainable land management practices
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Despite increasing land degradation in sub-Saharan Africa, investment in sustainable land management (SLM) remains low. Empirical evidence show that smallholder farmers tend to prioritize investing in SLM practices with short-term turnover—e.g., composting and crop residue integration—in order to improve soil fertility and yields to the neglect of practices like agroforestry whose benefits tend to materialize in a relatively longer period. While it is crucial for farmers to prioritize both short-term and long-term SLM practices for the maintenance of overall ecosystem health, the factors that shape the concurrent adoption of short-term and long-term SLM practices remain underexplored. Using data from a cross-sectional survey with smallholder farming households ( n = 512) in Malawi, we employed logistic regression to examine the determinants of the concurrent adoption of short-term and long-term SLM practices. Our findings show that plot size, farmer-to-farmer knowledge sharing, presence of a chronically ill person in the household, active household labor size, wealth and women's autonomy are noteworthy determinants. A unit increase in plot size was associated with increased odds (OR = 1.41, p < 0.01) of simultaneously adopting short-term and long-term SLM practices. Similarly, a unit increase in the active labor size of the household (OR = 1.30, p < 0.001) was positively associated with the concurrent adoption of short-term and long-term SLM practices. Households with no chronically sick person were 3.2 times more likely to adopt short-term and long-term SLM practices simulataneously compared to those with chronically sick persons. Farming households that exchanged farming information (OR = 2.50, p < 0.001) with other households had significantly higher odds of adopting short-term and long-term SLM practices concurrently than those that did not share farming information. Compared to households in the poorest wealth category, those in the richer (OR = 3.14, p < 0.001) and richest (OR = 3.64, p < 0.001) wealth categories were both significantly more likely to adopt short-term and long-term SLM practices concurrently. These findings suggest that initiatives targeted at promoting the holistic adoption of SLM practices—a combination of both short-term and long-term practices—must pay attention to contextual nuances including household wealth, gender, farmer training and land access dynamics.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».