Do Socioeconomic Factors Matter in Acreage Owned and Acreage Farmed by Small Livestock Producers in Georgia?
Notice bibliographique
Résumé
Although socioeconomic factors may influence acreage owned and acreage farmed by small producers, limited studies have been conducted on this topic in the Southeastern U.S., such as in Georgia. Therefore, the study ascertained the effect of socioeconomic factors on acreage owned and acreage farmed by small livestock producers in Georgia. The data were obtained from a sample of producers, and assessed by using descriptive statistics and ordinal logistic regression analysis. The findings revealed that a majority had farming experience and livestock farming experience of 30 years or less, respectively, 82 and 77%. Corresponding proportions for 20 years or less were 74 and 71%. Additionally, a little less than half (48%) owned over 60 acres of land, and a majority (55%) farmed over 60 acres. The ordinal logistic regression analyses revealed that, of the socioeconomic factors, farming status, education, and household income had statistically significant effects on acreage owned and acreage farmed. The findings suggest that socioeconomic factors matter in farm size in the study area, and they should be taken into consideration when designing programs for small producers.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».