Influence of Farmer Capacity Building in Financial Resource Mobilization on Performance of Smallholder Irrigation Projects in Migori County, Kenya
Notice bibliographique
Résumé
The study examined influence of farmer capacity building in financial resource mobilization on performance of smallholder irrigation projects in Migori County, Kenya. The study adopted pragmatism as its philosophy, and used cross sectional and correlation research design. The target population was 2,815, and comprised farmers from fifteen smallholder irrigation projects that receive water from River Kuja through Lower Kuja Project. The sample size was 341 farmers. The study used systematic random sampling to draw the sample, used questionnaire to collect data, and analyzed data using descriptive and inferential statistics. The results showed that farmer capacity building in financial resource mobilization has a significant influence on performance of smallholder irrigation projects (r = 801, R2 = 0.641, F (5, 331) = 118.405, 0.000 < p < 0.05). Therefore, the study concluded that financial resource mobilization is a critical factor in performance of smallholder irrigation projects in Migori County. Consequently, the study recommends that Migori County Government educate farmers in smallholder irrigation projects on loan facilities by financial institutions. Further, the study recommends that Migori County develop a framework to assist farmers in smallholder irrigation projects to qualify for loans facilities operated by financial institutions.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».