Effects of capacity building on rural women involvement in Climate Smart Agriculture initiatives in Rivers state, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The study assessed the effects of capacity building on rural women involvement in Climate Smart Agriculture (CSA)initiative in Rivers State, Nigeria. Respondents were leaders of rural women cooperative societies in Rivers State who were randomly selected from 23 Local Government Areas in the State. Structured questionnaire administration and Key Informant Interview was used to collect data while frequency counts, mean and percentages were employed to analyze the data collected. Results showed that the rural women interviewed were mostly adults, as majority (71.8%) were within the age range of 40 - 59 years. Majority (62.52%) were engaged in business/trading and other non-agricultural income generating activities, such as civil service (21.89%), income from pensions (3.13%), while 12.5% of the respondents had no other income generating activity aside farming. Some (40.63%) of the rural women had Senior Secondary Certificate as the highest form of education. Only 43.75% were aware of CSA, with 62.51% of them indicating low level of CSA knowledge. The major CSA management practices they know include mixed farming (50.0%), crop management practices (40.63%), application of indigenous knowledge and practices (25.0%) and soil management practices (25.0%). Approximately 84% have not attended CSA training before now. All the rural women (100%) used for the study upheld that CSA training is helpful in improving their CSA knowledge, imparted their readiness to adopt CSA practices (94%) and equipped them to be more involved in CSA initiative (100%). The major effects of capacity building on rural women involvement in CSA initiative are better knowledge of CSA for increased use of CSA practices (X̄ = 3.72), capacity to add value to their farm products (X̄= 3.69) and capacity to train others on CSA practices (X̄= 3.50). Regular training on CSA components by both government and private agencies could help in strengthening and sustaining rural women active participation in CSA initiative in the state and beyond.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».