Effects of Selected Characteristics on General and Financial Record Keeping Practices of Small Producers in South Central Alabama
Notice bibliographique
Résumé
Record keeping is important because it has several benefits such as enhancing performance, planning, organization, filing taxes, access to credit, and access to programs; however, many producers do not keep records. Thus, the study examined the effects of selected characteristics on general record keeping and financial record keeping practices by small producers. Data were collected from a purposive sample of producers from several counties in South Central Alabama and analyzed using descriptive statistics and binary logistic regression analysis. The results showed that a majority were part-time producers; males; over 55 years of age; had less than a 4-year college degree, and earned less than $40,000 in annual household income. Additionally, a majority had a farming experience of over 10 years; acreage owned of 30 acres or less; even a higher majority had acreage farmed of 30 acres or less (73 vs. 24%), and a third earned a profit of less than $5,000. Although over half kept general records, about a third, did not see the importance or the usefulness of record keeping in their operations. Not surprisingly, under 40% kept financial records, and are therefore not familiar with financial ratios. The binary logistic regression analyses showed that only gender had a statistically significant and negative effect on general record keeping; age had a statistically significant and negative effect on financial record keeping, and annual household income had a statistically significant and positive effect on financial record keeping. To sharpen knowledge and skills in record keeping of producers, workshops are recommended.
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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».