Identification of Factors Affecting Decisions to Adopt Pesticides at Lowland Rice Farms in Indonesia
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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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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 | 0,003 |
| 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 découle