Enabling Environment for Inclusive Horticultural Value Chain for Smallholders in Gauteng Province, South Africa
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to investigate the enabling environment within which smallholder farmers operate amidst the uneven playing field in the agricultural sector and the stringent demands of the consumer driven market. Most of the smallholder farmers utilise informal vegetable markets and these offer higher prices for the leafy vegetables. The study is based on data collected from 56 smallholder vegetable producers in Gauteng Province of South Africa. The study unveiled that the business environment has many challenges for the smallholder to competitively function in formal marketing channels, including poor upstream and downstream linkages and access to finance and technology. Access to inputs is a limiting factor to productivity with almost 41.7% of the farmers depending of government input handouts. The results of the logistic regression analysis shows a positive relationship between the choice of most utilised market and age, level of education, established arrangement with certain markets and sources of information on markets. This study concludes that there is need for multi-stakeholder engagements including organisations already working with smallholder farmers in order to ensure that there is no overlap of support services and hence indirectly ensuring wider coverage of farmer support. Both upstream and downstream linkages need to be promoted and this needs the intervention of the government through the support of organisations such as the national Department of Agriculture.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».