Impact of Recapitalisation and Development Programme on Performance of Land Reform Beneficiary Farmers in KwaZulu-Natal, South Africa
Notice bibliographique
Résumé
Providing appropriate post-settlement support to farmers is crucial for sustainable development of smallholder agriculture in South Africa. In unravelling this, the South Africa’s Recapitalization and Development Programme (RADP) was initiated. Hence, this study analysed the impact of RADP on performance of land reform beneficiary farmers in KwaZulu-Natal, South Africa. A multistage sampling procedure was used to select (n = 264) respondents for the study. Accounting for endogeneity issues in RADP assessments and its impact on the performance of land reform farmers, an endogenous switching regression model (ESRM) was employed. In the same vein, a doubly-robust inverse probability weighted regression adjustment was used as credible remedy for potentially biased estimates of ATT and POM of endogenous treatment model. The main findings revealed that tax compliance, secondary organization, legal entity, farm potential income at acquisition, farmers receiving third party assistance and strategic partnership were statistically significant in influencing the participation of farmers in RADP. Mentorship remains an extremely challenging element in post-settlement. However, through the strategic partnership of RADP farmers had likelihood to improve the farm and increase farm income. The results of the suggest that the RADP can contribute to a deep process of change and empowerment of farmers. In the same vein, strategic partnership of RADP is likely to improve the farmers’ performance. Therefore, there is a need to strongly improve mentorship and strategic partnership programme to encourage participation of land reform farmers in the support programmes.
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 | 0,001 |
| 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 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 ».