Adoption of Horticultural Innovations by Smallholder Farmers in North Lombok - Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Various approaches have been promoted by the Innovative Farm Systems and Capability for Agribusiness Activity (IFSCA) Program to improve small farmers' the livelihoods in North Lombok District -Indonesia.Through this collaborative action-research program involving Mataram University (Lombok -Indonesia), Massey University (New Zealand), and the local government, some horticulture innovations had been introduced to the smallholder farmers such as growth hormone, growing safe, high beds, plastic mulch, compost, pruning technique, and drip irrigation.A study was conducted to understand (1) farmers' adoption behavior of these innovations, (2) the impacts of the innovation adoption the horticulture production, job creation, and farmers' income, (3) factors affecting farmers' adoption behaviorsimpacts of earthquake and COVID-19 pandemic.A mix method approach was used for the study interviewing 60 farmers from 8 farmer groups participated in the IFSCA Program.The results show 100% farmers have adopted the horticulture innovations, increased the production and smallholder farmers' income.Changes in work patterns were identified as the results of the adoption behavior and changes of farming system, from previously food crop farming system to hoticulture farming.The adoption of horticulture innovations has created new jobs along the value chain.Higher profit, continuous production, job creation, and doing horticultural business are important factors affecting farmers' adoption behaviors.However, a big earthquake in July -August 2018, and COVID-19 pandemic that took place early 2020 have had significant impacts on the smallholder farmers' adoption rate.Horticulture farming scale decreased due to the big earthquake and COVID-19 pandemic, and another challenging effort is needed to bring the horticulture business back to normal.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».