Factors Influencing the Adoption of Agricultural Practices in Ghana’s Forest-Fringe Communities
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Notice bibliographique
Résumé
Two-thirds of rural Ghanaians are farmers, and farming is almost the only income source for Ghana’s forest-fringe communities. Some farmers adopt some agricultural practices to augment their operations while others do not. We examined the factors that influence farmers’ adoption and intensity of adoption of agricultural practices, namely, chemical fertilizers, pesticides, herbicides, improved seeds, animal manure, and crop rotation. We surveyed the agricultural systems and livelihoods of 291 smallholder households in forest-fringe communities and developed a multivariate model (canonical correlation analysis) to test the degree to which social, economic, and institutional factors correlate with adoption and intensity of adoption of the above practices. We found that 35.4% of the farmers do not adopt any of the practices because they perceive them to be expensive, not useful, and difficult to adopt. The rest (64.6%) adopt at least one of the practices to control weeds, pests and diseases, and consequently increase crop yields. Our results indicate that farmers that perceive the aforementioned practices to be more beneficial, cultivate multiple plots, and have access to extension services adopt more of the practices. Farmer age and distance to source of inputs negatively correlate with adoption and intensity of adoption of agricultural practices. Almost two-thirds each of adopters and non-adopters do not have access to agricultural extension services and this could pose threats to the sustainability of the forest reserves within and around which the farmers cultivate. Educating farmers on agricultural practices that are forest-friendly is critical in the forest-fringe communities of Ghana. The correct application of practices could double outputs and minimize threats to forests and biodiversity through land-sparing.
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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.
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 découle