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Enregistrement W4367856349 · doi:10.56369/tsaes.4583

DETERMINANTS OF PARTICIPATION IN INNOVATION PLATFORMS AND ITS SUSTAINABILITY: A CASE STUDY OF SUB-SAHARAN AFRICA

2023· article· en· W4367856349 sur OpenAlexaff
Adewale Adekunle, Adeolu B. Ayanwale, Ayodeji Damilola Kehinde

Notice bibliographique

RevueTropical and Subtropical Agroecosystems · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueICT Impact and Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityMarital statusAsset (computer security)Socioeconomic statusInterdependenceBusinessAgricultureSocioeconomicsEconomic growthEconomicsGeographyPopulationDemographySociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p><strong>Background.</strong> Innovation platforms (IP) are a set-up where a group of stakeholders that are somewhat interdependent are identified and invited to get together and interact in a forum for social learning. However, Sub-Saharan African researchers have recently paid very little attention to its participation. <strong>Objective.</strong> To investigate the determinants of participation in IPs and its sustainability. The study specifically outlines the socioeconomic characteristics of the farmers and identifies variables influencing farmers' participation in IPs and the sustainability of such IPs. <strong>Methodology.</strong> The study used a multistage sampling technique to collect its data. The data were analyzed using the Double hurdle count model. <strong>Results.</strong> The results of the first hurdle indicate that the decision to participate in IPs is significantly influenced by factors such as gender, age, household size, years of farming experience, number of female working-class members, young dependents, aged dependents, access to agricultural extension, and asset ownership. While the findings of the second hurdle model reveal that gender, age, marital status, years of schooling, the number of female members of the working class, the number of young dependents, the number of aged dependents, access to extension services, and asset ownership play a significant role in determining the sustainability of participation in IPs. <strong>Implications.</strong> The paper adds evidence for a better understanding of the determinants of participation in IPs and its sustainability<strong>. Conclusions. </strong>Based on these findings, it is recommended that institutional structures and programs that enhance farmers' education, the frequency of extension contacts, and farm income be implemented to sustain participation in IPs.</p><div id="gtx-trans" style="position: absolute; left: 204px; top: 88px;"> </div>

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,386

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,258 · 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 tête enseignante, 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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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