Farmers’ Perception of Causes and Consequences of their Indebtedness in Haryana, India
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Subject and purpose of work: The study aims to highlight the perception of farmers regarding the causes and consequences of their indebtedness. Materials and methods: The study was based on primary data collected (by field survey) from a sample of 600 farmers. With regards to the selection of farmers or respondents, the proportionate sampling technique was employed. Percentage technique was used for data analysis. The data were collected in the first quarter of 2021. Results: It was found that 95.67% of the farmers (out of 600) reported low prices for agricultural output as being the main cause of their indebtedness, followed by crop failure (89.00%), the high cost of inputs (85.00%), high interest rates (61.17%) and small landholdings (58.83%). In addition, consequences reported by loanee farmers were deterioration in their social status (67.83%) and psychological stress (57.67%). However, positive changes experienced by farmers after repaying a loan were less than the negative experiences. Conclusions: The main causes of farmers’ indebtedness were crop failure and the high cost of inputs compared to the price of their produce. Due to their indebtedness, their economic and social status deteriorated and they experienced the feeling of insecurity.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».