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Enregistrement W4319440637 · doi:10.1016/j.heliyon.2023.e13553

The role of social capital in addressing seed access constraints and adoption intensity: Evidence from Arsi Highland, Oromia Region, Ethiopia

2023· article· en· W4319440637 sur OpenAlexaff
Bedilu Demissie Zeleke, Adem Kedir Geleto, Sisay Asefa, Hussien H. Komicha

Notice bibliographique

RevueHeliyon · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMicrofinance and Financial Inclusion
Établissements canadiensUniversity of Winnipeg
Organismes subventionnairesCollege of Food, Agricultural, and Environmental Sciences, Ohio State UniversityAsia University
Mots-clésSocial capitalAgricultural economicsGeographyEconomic growthBusinessPolitical scienceEconomicsSocial scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Ethiopia, limited empirical studies exist on how seed supply access constraints condition adoption intensity (demand). Hence, this research employs the augmented Double hurdle model to incorporate the effect of seed access (local supply) constraints in conditioning demand. Moreover, nine factors were constructed of twenty-eight indicators using Principal Components Analysis to resolve which cognitive and structural indicators drive social capital at the farm household level. The Double hurdle result reveals that social capital indeed determines wheat varieties access; besides, different forms of social capital have dissimilar effects on varieties demand. In addition to social capital variables (such as getting well with other farmers, generalized trust, and trust in agricultural institutions), information on seed access, training on varieties selection, and education have significant positive effects on relaxing seed access constraints and demand . Hence, the result suggests that agricultural policy and extension efforts should consider not only human, and physical capital, but also social capital in relaxing seed access constraints and demand. Furthermore, the government of Ethiopia should develop strong regulatory mechanisms to reduce corruption in the seed supply system.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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