Quality of agricultural extension on productivity of farmers: Human capital perspective
Pourquoi ce travail est dans la base
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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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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle