Quality of agricultural extension on productivity of farmers: Human capital perspective
Notice bibliographique
Résumé
The relationship between agricultural extension and farmer productivity has been widely discussed; agricultural extension directly or indirectly affects farmer productivity. In this study, the researchers attempted to elaborate on this matter by looking at it from the rural wing based on the human resource and human capital theory. This study uses a quantitative explanatory approach. The analytical tool used is Structural Equation Modeling (SEM) as a fundamental data analysis using AMOS software. The population in this study were all agricultural extensions in South Sulawesi and West Sulawesi. The sample was taken using the accidental sampling technique; it included only the completed questionnaire in the data analysis. Until the time limit, only 122 agricultural extension people filled out the questionnaire and were declared complete. Research shows that rural extension has a significant positive effect on soft-skill competence and not substantial on farmer productivity. Furthermore, soft-skill competence significantly affects farmer productivity and is a good mediator in increasing farmer productivity. The results show that it could improve farmers' productivity, not because of direct extension but because the farmers' soft competence increased due to interventions from the quality of agricultural extension workers. Therefore, good quality agricultural extension agents will encourage the rural farmers' ability to solve problems. Make systematic planning and communication skills that will help them build relationships with colleagues and stakeholders, improve ethics, discipline, increase their skills and experience.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 ».