Factors Determining Farmers’ Access to and Sources of Credit: Evidence from the Rain-Fed Zone of Pakistan
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Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the factors that affect farmers’ access to agricultural credit and its role in adopting improved agricultural technologies in the rain-fed zone of Khyber Pakhtunkhwa (KP), Pakistan. Using logistic models, we assess and compare the relative role of farmers’ socioeconomic attributes in their access to credit and adoption strategies. The results indicate a moderate positive association between farmers’ access to agricultural credit and their adoption of improved agricultural technologies. The binary logit model’s results indicate that farmers with a large-sized farm, high farm income, better access to information, and large physical asset ownership showed a positive influence on credit access. However, farming experience showed a negative effect on farmers’ access to agricultural credit. Regarding farmers’ credit sources, this study found that asset-rich farmers with more farming experience and better access to information relied more on banks than on input providers and informal credit sources. Similarly, older farmers with more education, larger farm sizes and high farm income were more likely to have borrowed from input providers than banks. We conclude that the role of the effective provision of information on credit and agricultural technology is imperative and requires separate policies that are specifically aimed at different groups of farmers with different socioeconomic and farm-related characteristics.
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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 | 0,000 | 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.
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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