Why Farmers Are Hesitant to Adopt What Appears Good on the Basis of Science: Understanding Farmers’ Perceptions of Biophysical Research
Notice bibliographique
Résumé
This study conducted a series of extension events that were followed by farmer interviews with 394 farmers who had participated in an initial household survey in 2018, involving four farmer categories: 1] those actively participating in the Trees for Food Security (T4FS) project from phase 1 (2014); 2] farmers neighbouring those actively participating in the T4FS project from phase 1; 3] farmers actively participating in the T4FS project from phase 2 (2017) and; 4] farmers living distant and unaware of the T4FS project. The study drew upon knowledge generated from biophysical experiments on tree water use, shade tree planting and management in smallholder coffee-bean agroforestry systems to assess farmers’ perceptions and willingness to adopt practices emanating from the study following exposure to the research outputs. The main form of extension used was through display and viewing of posters and a translated power point presentation of the research outputs on impact of tree canopy pruning on tree and coffee plant water use and productivity of coffee and common beans. We present the key messages obtained by the participants from the extension activities conducted, their preferred crop and management combinations, perceptions towards the research outputs and willingness to adopt the practices recommended by the study. We contend that smallholder farmers are hesitant to adopt innovations due to an underlying culture of financial expectancy leading to ‘pseudo adoption’, underutilisation of existing social networks during research and extension, period of exposure to a technology, and limitations in measuring and predicting adoption. We align the four farmer categories to the Process of Agricultural Utilisation Framework (PAUF) criteria, leading to a better understanding of the impact of research and development projects and agroforestry tree planting and management adoption pathways among smallholder farmers. This would enable introduction of socially and biophysically appropriate agroforestry interventions into local realities.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».