Empowering Women in Agriculture: Exploring Their Role and Decision Making Impact – A Study in Manipur, India
Notice bibliographique
Résumé
Background: Manipur, a North-Eastern State of India where about 49.81 per cent of total population is women [1] and they contribute about 51.46 per cent of total working force. The state, which is relatively backward in agricultural development paradigm, has a glorious past regarding women’s ‘movement’ for the state’s cause. Now, it is to be understood properly their role and participation in farm economy for revamping the agrarian situation in the state by exploring the farm women’s role. Methods: The study was conducted by collecting both secondary as well as primary information from sample respondents equally distributed over two valley districts (namely, Thoubal and Imphal East) of Manipur. In all the phases of selection (of sub-division, block, village etc.) the method of probability proportional sampling was employed. Standard econometric methods and statistical packages were applied to elucidate the core objective(s) of the study. Results: The status of participation of farm women in decision making process has been judged with the help of Participatory Index (P.I) and Decision Making Index (DMI). Farm women, in general, participates prominently in socio-cultural matters (DMI = 0.86-0.93) and miscellaneous matters (DMI = 0.83-0.96), moderately in family’s financial/economic matters (DMI = 0.62-0.89) but rather poorly (DMI = 0.43-0.56) in farming matters. More specifically, they are relatively less consulted or are given less importance on matters like consultation with officials (private or government), purchase of household furniture, purchase of improved implements/machineries, selection of crop variety, input management in crop cultivation etc.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,004 | 0,002 |
| 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 ».