Entrepreneurship on the Farm: Kentucky Grower Perceptions of Benefits and Barriers
Notice bibliographique
Résumé
The popularity of buying local and the resurgence of farmers markets has increased the need for farmer product diversification. In Kentucky, legislation was passed to allow farmers to produce value-added horticulture products from their homes. Following specific food-safe guidelines, homebased processors (HBP) and microprocessors (HBM) could sell pre-determined value-added products at their local farmers markets. This study administered an online survey to HBP and HBM participants in order to achieve the following objectives: 1) Determine the perceived success of farmer produced value-added food products, 2) Identify which support programs farmers are aware of or use, 3) Discover the primary perceived barriers to developing value-added food products, and 4) Ascertain what factors influence the development of a value-added food product business. Participants felt their value-added products were successful but many felt they struggled to bring their products to market. The primary barriers to developing value-added products were lack of time, funding, and legal knowledge. The primary barriers to using pre-existing program resources were not having enough time, being unaware of the services offered, and programs being held in locations too far away from their farm. The information gathered by this study can be used to determine the addressable farmer needs in product diversification. It can also assist programs in making their services more available and applicable to farm entrepreneurs.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».