Effect of market information quality, sharing and utilisation on the innovation behaviour of smallholder pig producers
Notice bibliographique
Résumé
Although pig farming can accelerate Uganda’s economic development, the value chain is undeveloped with poorly organized informal markets. Buyers take advantage of farmers paying low prices, pointing to the poor quality of pigs and pork. Farmer innovation can remedy this situation by enabling farmers to reduce costs, improve pig productivity and quality of pigs and pork. Leveraging farmer innovation behaviour calls for appropriate agricultural information. However, the effect of market information quality, sharing, and utilization on the innovation behaviour of pig producing farmers is not fully known. This study sought to determine the effect of information quality, sharing, and utilisation on the innovation behaviour of pig producing farmers in Northern Uganda. A cross-section survey of 239 respondents selected through multiple stages of purposive and random sampling was done. Data were analysed by Structural Equation Modeling (SEM). The results show that information quality contributes significantly to innovation behaviour directly (β = 0.247; P < 0.01) as well as indirectly through the partial mediation of information utilization (β = 0.176; 95% CI = 0.040∼0.349). Therefore, interventions that seek to enhance smallholder farmer innovation should provide quality information and support farmers to utilise it.
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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 | 0,001 | 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 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 ».