Effects of Government Water Supply on the Smallholder Farmers’ Sustainable Nutrition in Togo
Notice bibliographique
Résumé
Water shortage is a global problem. It is predominantly visible in the agricultural sector and in farming communities. Togo is not an exception in this regard because some rural agricultural communities do not have access to water but rely on distance conveyance. Government is under constitutional obligation to supply water in rural areas to boost crop production off rain seasons especially. Can Government Water subsidy improve smallholder farmers’ nutrition? This study, therefore, aims at investigating the impact of Government Water Supply (GWS) on the household of Kara agricultural region in Togo. A two-stage sampling procedure was employed to collect panel data during 2016-2017 and 2017-2018 cropping seasons. Different from previous studies, robust fixed effects regression is used to model the effect of government water subsidy. The core findings reveal that water subsidy improves farm household’s nutrition. The results also indicate that subsidized water influences available per capita calories per day, household’s months of good nutrition, and the probability of being well nourished from own production of cereals and legumes but has statistically insignificant effects on household annual consumption expenditure. The results provide several valuable insights from the policy point of view. A water supply subsidy program has a higher and better influence on the maximum good nutrition, bringing up the question of whether targeting households in the lowest food crops production percentiles give value for money to achieve the goal of sustainable nutrition.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».