Socio-Economic Factors Influencing Woodlot Farming Adoption from Crop Farming in Tanzania: A Case of Mufindi District
Notice bibliographique
Résumé
The study stressed to examine socio – economic factors influencing woodlot farming adoption in Mufindi district, Tanzania. The study used questionnaire to collect data from 40 woodlot owners (sample size). The collected data were analyzed using multinomial logistic model. Findings shown that the high income generating expectation, land size, and assets acquisitions both influence woodlot farming adoption positively and significantly while education level influence woodlot farming adoption negatively and significantly. Basing on the findings, the study concluded that socio-economic factors that influence woodlot farming positively and significantly are income generation expectation, land size, and assets acquisitions meanwhile education level influence woodlot farming adoption negatively and significantly. Based on the findings, this study recommends that there is a need for government to support the woodlot owners by providing subsidies including inputs such as land, fertilizers, and quality seeds through Mufindi district officials so as to create employment opportunities among majority of rural households and raise their standard of living. If all these recommendations are implemented, then improvement in the income from woodlot farming would ultimately be realized.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».