Identification of Factors Affecting Decisions to Adopt Pesticides at Lowland Rice Farms in Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Pesticides have been widely adopted in the farming industry to control weeds, pests, and diseases in order to minimize yield losses and maintain the quality of lowland rice products; however, farmers often over-apply pesticides. This study analyzed key factors that affected the decision of lowland rice farmers in adopting pesticides and the frequency of pesticide application. A double-hurdle model was used to estimate the factors that affected the decisions of farmers to adopt pesticides and determine the frequency of pesticide application. These results demonstrate that the adoption of pesticides was high (86%) at lowland rice farms in the study area. Lowland rice farmers were found to apply pesticides an average of eight times. Gender, age, education level, access to extension, farming experience, and access to credit significantly affected the decisions of farmers to adopt pesticides in controlling weeds, pests, and diseases at lowland rice farms. The independent variable also significantly affected the frequency of pesticide application. Towards the goal, government and non-government organizations had to increase human resources through education, agricultural extension services to young farmers had to be improved. Specifically, extension material was provided on environmentally-friendly methods of controlling weeds, pests, and diseases and other alternatives to reduce the use of pesticides at lowland rice farms.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».