Awareness and Application of Existing Agroecological Practices by Small Holder Farmers in Mvomero and Masasi Districts-Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
A survey study was conducted to assess the level of awareness and application of existing agro-ecological practices by small holder farmers in Mvomero and Masasi districts in Tanzania. The selection of farmers to interview and the villages in the respective districts was based on their long history of producing cassava and maize. A structured questionnaire was used to identify the type of agro-ecological practices, agricultural information sources accessed by farmers, training on agro-ecological practices, type of crops grown in the study areas and kind of livestock kept. Results indicated that the most applied agro-ecological practices were diversification (80.5%), the use of farmer saved seeds (78.2%) followed by intercropping (72.9%) and lastly, agro-forestry (3.2%). The highest percentage of farmers (30.4%) reported to receive information on ecological organic agriculture from non-governmental organisations (NGOs) (SAT, SWISS AID), 27.5% were using own farming experience, 21% reported to receive the information from government extension officers, 13% from friends or neighbours, 4.3% from government institutions (SUA, Agricultural Training Institutes) and 3.6% received information from agricultural input suppliers. Generally, 50% of farmers had received training on agroecological practices indicating the level of awareness. Lack of knowledge among farmers was one of the key factors that hamper the wide application of agroecological practices. There was a need for farmer’s capacity building through training to enhance wider application of agroecological practices hence progressive agricultural production increase.
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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 | 0,000 |
| 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 ».