Determinants of Smallholder Farmers’ About Choices of Sustainable Land Management Practices in West Wollega Zone, Oromia Region, Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
Background: Due attention has recently been given to the choices of sustainable land management practices (SLMPs) to reduce land degradation and improve the livelihood of smallholder farmers in developing countries. A rising number of people believe that Sustainable Land Management is an essential strategy for enhancing food security. For generations, Ethiopia has been regarded as a hotspot of land degradation, posing a severe threat to agricultural productivity leading to widespread rural poverty. Hence, this study aimed at identifying the determinants of smallholder farmers’ choice of SLMPs in the West Wollega zone, Oromia region of Ethiopia using the Multivariate Probit (MVP) model. Results: Results of the MVP model show that the predicted probabilities of adopting organic fertilizer, area closure, soil and water conservation, crop rotation, and compost were 37.2, 35.3, 40.5, 38.3, and 38.5% respectively. The MVP model results also show that the five SLMPs are complementary and the probability that households choose all five SLMPs was 23% which is low. Further, results of the MVP model show that cooperative membership, model farmer contact, farm size, non-farm income, credit, farm experience, perceived soil erosion, social capital, livestock owned, farmland slope, NGO intervention, information access, and training have a significant positive influence while age, family size, and perceived input cost significantly and negatively impacted the choice of SLMPs by households in the study area. Conclusions: The findings of the study confirm that socioeconomic, household, farm and institutional characteristics of the households have a significant impact on the choices of SLMPs and hence the need to focus on the above-mentioned factors to enhance the choices of SLMPs and reduce land degradation problem in the study area. The results also highlight the significance of environmentally-friendly policies, which include sustainable development, SLMPS plan determination, environmental permits, and incentive programs for managing the sustainability of land management performance in land-use policy within the local context.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».