Marketing Reform Interventions in the Performance of World Bank Financed Agricultural Programmes in Trans-Nzoia County, Kenya
Notice bibliographique
Résumé
The main objective of this study was examine contribution of marketing reform interventions on the performance of agricultural programmes funded by the World Bank in Trans-Nzoia County, Kenya. The study arose out of the need to quantify the worth of reform packages currently implemented in the agriculture sector thorough innovative interventions. The sample size of this study was 268 respondents determined using the simplified Yamane formula of proportions. Pragmatism school of thought was the best suited philosophy to guide this study as it complemented the epistemological, methodological and axiological underpinnings desired for mixed-mode research. Results obtained showed β weight of 0.181 (F- value (0.029); ρ-value= 0.05) implying that marketing reforms contributed positively to the performance of agricultural programmes. Further analysis generated R=0.125, R2= 0.016 and adjusted R2 =0.012 indicating a better fit for the model and that marketing reform contributed to the performance of agricultural programmes by 1.6%. The analysis also generated F- value (0.029); (p<0.05) and the F-calculated (4.796) being significantly larger than the critical value (F=2.454) suggesting up to 95% chance the model’s strength in explaining it is statistically significant. These results support outcomes theory by providing documented analysis and empirical evidence to support the formulation of research-based policies and regulations. Findings from the study will therefore contribute immensely to the growth of project management discipline and agricultural marketing practices in Kenya and globally.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».