Agricultural knowledge and information flows within smallholder farming households in Ghana: Intra-household Study
Notice bibliographique
Résumé
Legume technologies are widely promoted among smallholder farmers in sub-Saharan Africa, providing opportunities for sustainable agricultural intensification (SAI), and contributing to the nutritional and economic benefits of households growing them.However, legume cultivation is relatively small in most farming systems and on the decline, attributed to low adoption of improved technologies occasioned primarily by the lack of access to actionable information.This study aimed to assess farmers' access to agricultural knowledge and information flows within households in Ghana, in order to guide message design and selection of appropriate information dissemination pathways to reach women, men and youth with legume technologies.An intra-household survey method was used and 300 households and 868 respondents were surveyed.Results show that farmers had access to various information sources, though they mainly relied on neighbours and relatives (52%) and their own experience (49%).Information shared through these sources was mainly on timing of field operations, and good agricultural practices, which may reflect farmers' inherent knowledge and adjustment over time to respond to changing environmental conditions.However, for relatively new practices such as use of Rhizobium inoculants and Purdue Improved Crop Storage (PICS) bags, farmers relied on external sources such as extension officers, radio and demonstration plots.Men and young people exhibited more diverse information sources compared with women and elderly people.Some information sources were the prerogative of men, such as radio and demonstration plots, while women mainly relied on their own experience and family/community members.Results have the following implications: (i) there is still a margin for improving learning of more recently introduced practices, thus it is important to link promotion with targeted information sources; (ii) targeting women and elderly people with channels that are farmbased such as extension visits and on-farm demonstrations may enhance their access to information; (iii) there is a need to focus on the complementary role of legumes in the production of key staples in the region, such as cassava, in efforts to promote SAI; and (iv) given the observed dynamics of intra-household information sharing, targeting information to various gender and age categories provides an opportunity to ensure information can effectively reach different household members.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».