Effects of Crop Insurance and Finance on Small-Scale Maize Productivity in Zambia
Notice bibliographique
Résumé
Productivity of maize is dependent on facilitative and competitive interactive effects on resource availability and other moderating factors. The study investigated the impact crop insurance and financing had on the productivity of small-scale maize farmers in Southern province of Zambia. It also sought to see the effect moderating factors have on maize productivity. The relationship between crop insurance and financing, and maize productivity was explored by interviewing 602 farmers in Mazabuka, Monze, Choma and Kalomo districts through a structured questionnaire. This also included interviews with insurance and finance providers. SPSS and hierarchical multiple regression analysis were used to evaluate the data after making some assumptions. The regression analysis was run to determine the relationship between maize productivity, loan, insurance and the interaction between loan and insurance over and above the control variables. The results showed that the relationship was not supported (t = -0.750, p > 0.05) and that insurance and financing in the four districts studied did not have any effect on productivity. There was no significant relationship between crop insurance and productivity (t = -1.741, p > 0.05). The model used to analyze the data excluded financing as it did not bring any additional significant information. The results further indicated that there was linearity as determined by partial regression plots, as well as residual independence as determined by the Durbin-Watson statistic of 1.745. Results showed no evidence of multicollinearity based on correlations and Variance Inflation Factors (VIFs) and that farmers relied heavily on the government subsidy program, the FISP which resulting in less or no effect of commercial crop insurance and financing on productivity.
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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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 ».