Gender norms and differences in access and use of climate-smart agricultural technology in Burundi
Notice bibliographique
Résumé
The adoption and use of climate-smart agricultural practices are critical for improving the productivity and sustainability of smallholder farming systems. However, the gendered dimensions of access to and use of climate-smart agriculture in common bean (Phaseolus vulgaris L.) production remain unexplored among smallholder farmers in Burundi. A mixed methods research design was employed to investigate gender dynamics in common bean production among smallholder common bean farmers in the communes of Kirundo, Bwambarangwe, and Muyinga in Burundi. In addition, how the adoption and use of climate-smart agricultural practices differed by gender in Burundi. A multivariate probit model was employed to evaluate how improved bean seed, pesticide use, irrigation, conservation agriculture and other factors contribute to reducing gender gaps and influencing access to and uptake of climate-smart agriculture. The results revealed existing gender gaps and differences in access to and use of climate-smart agriculture practices, with women being the most vulnerable. Disproportionate experiences of production challenges emerged as critical obstacles to gender equality in bean production. Drought affected women and young farmers more severely than men. Joint decision-making, access to information, and collective action in groups reduced gender gaps in bean production and gender differences in access to and use of climate-smart technologies.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».