Assessment of Forest Products’ Utilization among Rural Dwellers in Osun State, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
This study assessed the level of utilization of forest products by rural dwellers in Osun State Nigeria. It specifically described the socio-economic characteristics of the rural dwellers involved in utilization of forest products and determined the level of utilization of the forest products. Multistage sampling procedure was used in selecting a total of 240 respondents from four local government areas. Structured interview schedule and Focus Group Discussion (FGD) guide were used to collect quantitative and qualitative data respectively. Data collected were analysed using descriptive tools such as mean, frequency counts, percentages and standard deviation; and inferential tools such as Chi-square and Correlation analyses, as well as content analysis for qualitative data. The mean age of the respondents was 47.08±11.67 years, while the mean total annual income was ₦360,012.71±₦3000.59 respectively. Furthermore the mean level of utilization of forest products was 257.99±71.66. The type of organization ( χ 2 = 128.693), ethnicity ( χ 2 = 42.616) and the major occupation ( χ 2 = 13.882) were associated with level of utilization of forest products at p ≤ 0.01 and p ≤ 0.05. Age (r = 0.172) and total income (r = 0.222) significantly correlated with level of utilization of forest products at p ≤ 0.01. In conclusion, there was a moderate level of utilization of forest products in the study area. It was therefore, recommended that specific forest policies be put in place to ease access, control and maximum use of forest products.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».