The Impact of Better Management Practices (BMPs) Among Cotton Farmers in Punjab, Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
Better management practices (BMPs) as a sustainable approach made it attractive for growers to control the provision of pollutants from agricultural activities as well as enhance the financial return. The experiments of cotton production were conducted in four different regions of Punjab in cotton-growing years 2017-2019. The objective of the study was to evaluate the potential impact of BMPs among cotton farmers by rationalizing the use of input resources (viz., seed, fertilizers, pesticides and water). The data were collected from randomly selected adopters of BMPs (n = 400) and non-adopters of BMPs (n = 100) through a well-structured pretested questionnaire using a multistage sampling procedure from four different regions of Punjab province. Descriptive analysis was employing an independent two-sample t-test to evaluate the significant effect of BMPs on the utilization of input resources and profitability of cotton production between adopters and non-adopters of BMPs. The results indicated that adopters of BMPs were efficiently used input resources (at p ≤ 0.001 & p ≤ 0.01) and significantly enhanced the average cotton yield (855.09 kg acre-1) in Punjab, while non-adopters of BMPs had a significantly high cost of production by 11% (35,655 PKR acre-1) and output was lower by 15% (751.70 kg acre-1) under conventional farming for cotton cultivation. The economic analysis revealed that the average gross income gained by adopters of BMPs was significantly high by 11% (72,648 PKR acre-1 at p ≤ 0.001) with the maximum net return of 36% (40,785 PKR acre-1 at p ≤ 0.001) as well as a good B:C (1.28) as compared to non-adopters of BMPs. This study provides useful information about the potential impact of BMPs among cotton farmers even without the extra use of inputs. It is concluded that precision in inputs and management practices with lower input costs can significantly improve cotton productivity leading to uplift the farmers’ profit.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».