Farmer social networks: The role of advice ties and organizational leadership in agroforestry adoption
Notice bibliographique
Résumé
With the decline in public budgets for agricultural extension support, ties between members of farmer groups are becoming more important to facilitate information transfer about agroforestry. This paper examines the role of social network ties in predicting organizational leadership in an agroforestry-based farmer group. Using social network data derived from interviews with members of farming groups based in the Ayeyarwady Delta of Myanmar, we established a positive relationship between advice-seeking ties and organizational leadership. In other words, farmers who were highly sought for agroforestry advice were more likely to be elected as leaders of the farmer group. Results show the frequency of interactions through advice-seeking ties also had a positive influence on the probability of farmers holding leadership positions. We found a core-periphery structure for the advice networks, whereby farmer leaders were overrepresented at the network core. Interestingly, general members of the farmer group were also in the core of the core-periphery structure, suggesting that engaging with farmers without leadership roles can also effectively disseminate agroforestry information to peripheral farmers. We conclude that farmer groups are valuable in agroforestry adoption and persistence and further analyses of formal leadership structures are needed to support more transparent and accountable governance.
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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 | 0,000 | 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 ».