DETERMINANTS OF PARTICIPATION IN INNOVATION PLATFORMS AND ITS SUSTAINABILITY: A CASE STUDY OF SUB-SAHARAN AFRICA
Notice bibliographique
Résumé
Background. 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. Objective. 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. Methodology. The study used a multistage sampling technique to collect its data. The data were analyzed using the Double hurdle count model. Results. 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. Implications. The paper adds evidence for a better understanding of the determinants of participation in IPs and its sustainability. Conclusions. 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.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».