Education and agricultural technology adoption: Evidence from rural India
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: In previous studies, it is clearly explained that agricultural productivity is directly related to the adoption of technology. The adoption of technologies is in turn influenced by the education of individuals. Thus, this article aims to analyze education impact on the adoption of new agricultural technologies in rural India. Using data from the India Human Development Survey (IHDS) 2011-2012 (Desai and Vanneman, 2015) collected from 42,152 households across all states and union territories in India, we estimate these effects through chi-square test and binary logistics model. The results of the estimates show that when a farmer is educated, the likelihood of adopting a new farm technology increases by 3.37 %. But the effect of education is still heterogeneous. Indeed, when the farmer lives in a rural area, the probability of adopting new technology is 3.30 %. The results also show that if the farmer lives in an urban area, the probability of adopting new technology is 6.12 %. Finally, other factors are also important and enable farmers to adopt new technologies. These are farm insurance and access to farm credit, which increase the likelihood of adopting new agricultural technology by 10 % and 4.83 % respectively. Keywords: education, farmer, technology adoption, binary logistics
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 découle