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Enregistrement W4389055971 · doi:10.5539/jsd.v16n6p79

Contribution of Pluralistic Agriculture Extension Service Provision to Smallholder Farmer Resilience

2023· article· en· W4389055971 sur OpenAlexvenueno aff
Hannington Odongo, Alfonse Opio, Adrian Mwesigye, Rogers Bariyo

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Development · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Innovations and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMbarara University of Science and TechnologyUniversiteit van Tilburg
Mots-clésAgricultureSocioeconomic statusResilience (materials science)Agricultural extensionPsychological resilienceService (business)Citizen journalismRegression analysisSocioeconomicsGeographyEnvironmental resource managementBusinessSociologyPolitical scienceEconomicsPsychologyMarketingMathematicsSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper examined the relationship between pluralistic agriculture extension systems and the socioeconomic resilience of smallholder farmers in northern Uganda. A categorical regression analysis was conducted on quantitative data that were randomly collected from 308 respondents. The pluralistic agriculture extension service accounted for a 40% and 32% change in social and economic resilience respectively. The main factors that had positive and significant effects on socioeconomic resilience were the management style of extension agents and participatory monitoring and evaluation of smallholder farmer extension activities that caused less than half a unit fold of increment in socioeconomic resilience. Although small, they form the ground for farmers’ capacity to buffer, adapt to changes, and cope with stresses and disturbances. The F-values in the regression models are important in the prioritization of the significant factors during the design and implementation of extension models. The paper contributes to the ongoing discussion on the role the pluralistic agriculture extension system plays in enhancing farmer resilience and the use of quantitative methodological procedures in identifying the strength of the relationship between the factors.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,004
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,232 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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