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Enregistrement W3112873776 · doi:10.9734/ajaees/2020/v38i1130461

Farmers Attitude towards Use of Trichocompost

2020· article· en· W3112873776 sur OpenAlexaboutno aff
Subhendugopal Bagchi, Mirajul Islam, M. M. Riad, Sufiya Mohsin, M. Y. Uddin

Notice bibliographique

RevueAsian Journal of Agricultural Extension Economics & Sociology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCrop Yield and Soil Fertility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRespondentCompostSocioeconomic statusAgricultural scienceAgricultureQuarter (Canadian coin)SocioeconomicsToxicologyGeographyEnvironmental healthBusinessMedicineSociologyBiologyPopulationAgronomyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This purpose of this study was to assess the farmers attitude towards Trichocompost use, to determine and describe the socioeconomic characteristics of the tricho-compost farmers and identify the problems being confronted towards using Trichoderma by the farmers. Data were collected from 66 randomly selected farmers from Kamarpara, Chupinagar Union, Shajahanpur Upazilla and the Vasubihar, Juanpur, Katabaria, Maria, Chalapara, Charpara, Chakpahari, Mirpara, Panai, Birkedar, Ghashuria, Mirzapur, Adamzamur, Chomorpathalia, Khidiehashra, Chowkibari, Chalkjaphu, Majbari project site of water saving project in Bogura district in Bangladesh during January to March 2020. The findings reveal that, majority of the respondents (59 percent) were middle age category and 39 percent respondent were having secondary level education. Most of the respondents were under small family category (45 percent) and majority (64 percent) of them had a small farm size and 78.8 percent of the respondents had high agricultural knowledge. A quarter of them (24 percent) were found into medium income group and 29 percent farmers received short training and two-third majority of the farmers (68 percent) had high knowledge on Trichoderma. As far as their attitude towards tricho-compost was concerned, majority of the farmers were positive towards good soil health condition, easy application, cheap production cost and more effective than traditional compost and found to have a negative attitude towards its adoption as it is untraditional compost.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,951
Score d'incertitude au seuil0,248

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,179 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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