Impact of agriculture finance in modern technologies adoption for enhanced productivity and rural household economic wellbeing in Ghana: A case study of rice farmers in Shai-Osudoku District.
Notice bibliographique
Résumé
Rural and agricultural finance innovations have significant potential to improve the livelihoods and food security of the poor. Although microfinance has been widely studied, an extensive knowledge gap still exists on the nuts and bolts of expanding access to rural and agricultural finance. This study uses focus group discussion, key informant interview, and quantitative household survey to explore how smallholders access credits and loans influence adoption of modern production technologies and what are perceived limitations to access these financial instruments in the Shia-Osuduku District in the Greater Accra Region of Ghana. The specific objectives of the study are; (1) to assess the challenges rice farmers face in accessing finance, (2) to determine if access to finance impacts the adoption of modern rice production technologies and (3) to determine whether loan investments in improved technologies increase productivity and income levels of farmers. The study noted that issues of mistrust for smallholder farmers by financial institutions act as barriers to facilitating their access to loans and credits. Banks and financial institutions relay their mistrust through actions such as requesting outrageous collateral, guarantors, a high sum of savings capital, and a high interest rate for agriculture loans, delays, and bureaucratic processes in accessing loans. The study suggested that enabling policy environment and frameworks with a supportive rural infrastructure such as warehouse receipt systems can significantly increase farmers' access to credit instruments for investment in modern technologies to increase agricultural productivity, which is essential to address food insecurities and rural poverty issues in Ghana.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».