PRISE-PAD Fall Armyworm SMS Alert Pikot Results
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluates the effects of a pilot mobile SMS messages campaign on farmers' knowledge and management of fall armyworm (FAW), an invasive pest of maize that is threatening food security in Kenya.The farmers' participation in the SMS message system was high, with almost 60% of farmers consistently participating through the season.The majority of farmers understood most of the messages, which they found helpful, especially on how to control and prevent FAW.We find that participation in the mobile SMS messages campaigns increased farmers' knowledge about FAW, and farmers reported reduced FAW infestation and increased maize production, as a result of implementing the recommendation actions.Male farmers were more likely to be aware of FAW and knowledgeable about the integrated management of FAW than women farmers.Recommendations are made to improve the clarity of some messaging, expand the service and undertake further analysis to ensure women farmers are able to benefit equally from the PRISE alerts. PRISE-PAD Fall Armyworm SMS Alert Pilot Results Key highlights• Fall Armyworm was the biggest problem on maize crops for 86% famers questioned in the 2019/20 short rains season• PRISE alert SMS messages were 'fully understood' by 87% of farmers.Less than 1% of farmers reported that the messages were unclear, with those related to which pesticide to spray being the most confusing.Messages on how to control and prevent FAW were most highly valued.• 85% of farmers who received PRISE alerts said they would opt-in to receive messages in future.87% of farmers thought that SMS was the best method for sending pest information to farmers.• 59% of farmers changed their practices based on message recommendations, and 43% of farmers changed their practices based on the recommended PRISE spraying dates.The most common outcomes were a reduced amount of FAW and an increase in maize harvest.• Farmers who received PRISE alerts were found to be more knowledgeable about FAW than those who had not received the alerts.
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 | 0,002 | 0,005 |
| 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) | 0,017 | 0,005 |
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 ».