The Establishment of Vegetable and Fruit Markets and Nurseries: A Case Study in the Greater Sekhukhune District, Limpopo Province, South Africa
Notice bibliographique
Résumé
This paper highlighted the importance of the establishment of vegetable markets, fruit markets and nurseries in the Greater Sekhukhune district, Limpopo Province, South Africa. This entailed taking a representative sample consisting of 69 agricultural projects, with 1096 beneficiaries participating in this research. The following 5 local municipalities were visited: Ephraim Mogale, Greater Tubatse, Elias Motsoaledi, Fetakgomo and Makhuduthamaga. Quantitative and qualitative methods were used in the form of a detailed questionnaire written in English, a focus group discussion, a stakeholder’s discussion, and field observations as part of the data collection. A purposive sampling technique was used to select the 69 projects, in order to cover uniformity and homogenous characteristics such as infrastructure requirements, skills availability, production challenges, agricultural training needs, water source needs, educational level and others. Data was coded, captured, and analyzed with the Software Package for Social Sciences (SPSS version 20) using Descriptive Analysis and Univariate Regression Analysis. The results showed a significant association among the following variables: age, educational level, farming experience, land size, land acquisition, crops planted, water source and market participation. It is recommended that fruit and vegetable markets be established, as well as the creation of a complete, viable agro-value chain that will expand community driven agricultural production and processing.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».