Effect of Socio-Economic on Farmers' Decisions in Using Lowland Rice Production Inputs in Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
In Indonesia, rice was produced by small-scale farmers where yields were still generally low. This was because small-scale farmers still used poor quality seeds and unbalanced fertilizers. Therefore, this research aimed to analyze the socio-economic factors that affected the adoption of quality seeds in lowland rice farming and the use of fertilizers on quality seeds. This research used a double-hurdle model to answer the objectives of research and used 329 farmings which were selected randomly in Central Sulawesi Indonesia. The results show that the gender variable only affected the use of fertilizer on quality seeds. Education, access to credit, sources of income (income diversification), access to extension, meetings with farmer groups were found to be positively correlated with the decision to adopt quality seeds in lowland rice farming and use of fertilizers to quality seeds, while the number of dependents of the household head was negatively correlated. The land area of lowland rice was positively correlated with the adoption of quality seeds in lowland rice farming but negatively correlated with the number of fertilizers used for quality seeds. Based on these findings, the role of extension workers and farmer groups was needed in disseminating quality seeds, and through credit institutions, it was necessary to provide credit facilities to rice producers (farmers) so that rice productivity could be increased.
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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 | 0,002 |
| 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 ».