Crop Technology Adoption Among Rural Farmers in Some Selected Regions of Mali
Notice bibliographique
Résumé
Enhancing farm production through an application of modern crop technologies to the extant farm system is relevant to improving the lives of farmers in rural areas. The Ecofarm crop technologies are some of the technologies that have been introduced with the aim of improving the lives of rural farmers in Mali. The study was carried out to examine the elements that influenced the adoption decisions of Ecofarm technologies among rural farmers in three selected regions of Mali. It contributes to the present knowledge on the socioeconomic factors that influence farmers in their adoption decisions of crop technologies in dry-land crop growing areas. Through the application of a multi-stage sampling technique, data were collected from 120 rural farmers from the three study regions. The Ordinary Least Square (OLS) and Cost-Benefit analyses were employed to analyze the data. It was evident that household size positively determined the adoption decisions of rural farmers in these regions. Also, the distance to these Ecofarm technologies had influence on the adoption decisions in that, the proximity of these technologies to the farms induced the rural farmers to adopt them. Interestingly, it was also found out that the larger the land holding of the farmers, the less likely it was for them to adopt the Ecofarm technologies. It was concluded that the regions with greater net benefits after the adoption were adopting more of Ecofarm crop technologies than those with less net benefit.
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 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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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.
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 tête enseignante, 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 ».