Perception Driven From Farmers’ Socio-economic Characteristics Towards Tackling Climate Change
Notice bibliographique
Résumé
Climate change is part of us and we are unlikely to avoid its impact. Impacts of climate change are severely felt within the agricultural sector, the division that strives to ensure food and nutrition security and contribute towards sustainable development in many of the developing countries. The only way farmers can survive in the face of climate change is through adaptation, a phenomenon that needs collaborative efforts. One of the critical driving factors of climate change adaptation is farmers’ perception towards tackling it, the focus of this paper. The main objective of this paper was to assess farmers’ perception towards tackling climate change. The population of the study was emerging farmers drawn from five districts of the Limpopo province, South Africa. The study used a two-stage cluster sampling technique to select a sample size of 206 emerging farmers. The dependent variable of the study was farmers’ perception about tackling climate change while the explanatory variables consisted of their socio-economic characteristics such as age, gender, farming experience and level of education. Discriminant Analysis was used to draw comparison between groups of farmers who perceived that climate change can be tackled and those who believed it cannot be. The results showed that socio-economic characteristics such as formal education, agricultural education, age group, farming experience and off-farm occupation significantly contributed towards farmers’ perception regarding tackling of climate change. Therefore, the study recommended that stakeholders should facilitate linkage of farmers with varied sources of support.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».