The drivers and intensity of adoption of beekeeping in northwest Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Beekeeping activity is carried out in most parts of Ethiopia. However, despite the favorable agro-ecology for beekeeping practices and the high number of bee colonies the country is endowed with, the level of beekeeping adoption is low. Methods This study was conducted to identify determinants of the decision to adopt beekeeping, and the intensity of adoption by using a cross-sectional data collected from 772 rural households in Northwest Ethiopia. Stratified random sampling method was used to select the households, and the data were collected using a questionnaire. To achieve the objectives, Heckman two-stage sample selection model was used. Results The result of the first step Heckman model revealed that age and educational level of the household head, household size, extension visits, training, incentive, home consumption of honey, major economic activities of the household, perception towards better hives, distance to the nearest marketplace, the number of years the household stayed in the village, and location were the significant variables influencing rural households’ beekeeping adoption decision. The second step Heckman model revealed that livestock holding of a household head, number of extension visits, credit use, presence of honey bee pests, whether a household is engaged in swarm catching practices, and major economic activities of a household head were the variables that influence the intensity of beekeeping adoption significantly. Conclusions The findings of the study can be used to make evidence-based policy interventions to improve beekeeping adoption and the intensity of beekeeping adoption by rural households, which could also help to improve their livelihoods.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».