Income Diversity and Other Socioeconomic Factors That Influence the Household Food Security of Small-Scale Lowland Rice Farmers in Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Farmers face many challenges, such as decreased agricultural productivity and decreased household income, which impact farmers' food insecurity.This study aims to analyze the effect of income diversity and other socioeconomic factors on the household food security of smallscale lowland rice farmers.This study uses multivariate logistic regression and input from 264 lowland rice families to explain the relationship between income diversification and other socioeconomic factors on household food insecurity.The results show that household heads who reported higher income diversification tend to be more resistant to food security (OR=11.59;p-value=0.02).Other socioeconomic variables associated with the household food insecurity of lowland rice farmers such as the young age of some farmers, higher education, access to extension services, access to credit, and wider agricultural land lead to a higher chance of reporting high food security (respectively: OR=1.06, p<0.05;OR=2.96, p<0.01;OR=1.69, p<0.01;OR=6.71, p<0.01; and OR=4.08, p<0.01), this happens because these variables affect the productivity of lowland rice.Therefore, increased productivity of lowland rice can have an impact on increasing smallholder household income.Although income diversification is a necessary strategy to improve the food security of lowland rice farmers, it must be accompanied by basic income stability.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».