Determinants of smallholder farmers' membership in co-operative societies: evidence from rural Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Despite the potential for co-operatives to improve smallholder farmers' livelihoods, membership in the co-operatives is low. This study examines factors that influence smallholder farmers' decisions to join agricultural co-operatives. Design/methodology/approach This study involved a survey of 1,274 smallholder chicken farmers. The data were analysed through a two-sample t -test of association, Pearson's Chi-square test and binary probit regression model. Findings The results suggest that farming as the main source of income, owning a chicken house, education attainment, attending training or accessing information, vaccination of goats and keeping a larger herd of goats are the key factors which significantly influence co-operative membership. However, gender, age, household size, distance to the nearest agrovet, vaccinating chicken and the number of chickens kept do not influence co-operative membership. Research limitations/implications The survey did not capture data on some variables which have been shown to influence co-operative membership. Nevertheless, the results show key explanatory variables which influence membership in co-operatives. Practical implications These findings have implications for development agencies that seek to use co-operatives for agricultural development and improvement of smallholder farmers' livelihoods. The agencies can use the results to initiate interventions relevant for different types of smallholder farmers through co-operatives. Originality/value This study highlights the influence of smallholder farmers' financial investments in farming and the extent of commercialisation on co-operative membership. Due to low membership in co-operatives, recognising the heterogeneity of smallholder farmers is the key in agricultural development interventions through co-operative membership. Peer review The peer review history for this article is available at: https://publons.com/publon/10.1108/IJSE-03-2022-0165 .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».