Impact of Farm and Producer Characteristics on the Adoption of Best Management Practices among Popcorn Producers in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Certain agricultural practices can negatively impact the environment, and thus experts developed a set of Best Management Practices (BMPs) to address these environmental risks and challenges from agriculture. The adoption of these BMPs have been recognized to safeguard the environment while also yielding economic advantages for agricultural producers. This study employed primary data obtained from popcorn producers in the United States to investigate the level of adoption of these BMPs among this group of producers. Additionally, various farm and producer characteristics were assessed to identify the factors that impact producers’ adoption levels of these practices. The BMP adoption index was developed to measure the level of BMP adoption among respondents. Multinomial logistic and logit regression models were used to estimate the extent of how certain factors impact popcorn producers’ BMP adoption levels. The results indicates that majority of producers follow BMPs at a moderate level, while nearly a quarter do so at low levels despite the numerous advantages. Also, this study reveals producers’ income and experience levels have a significant impact on the adoption of BMPs in popcorn production. These results may be important to stakeholders in developing strategies and interventions to promote the widespread adoption of BMPs among popcorn producers. Thus, this study will inform policymakers, agricultural extension services, and other industry stakeholders to effectively promote the adoption of BMPs in the popcorn industry, benefiting individual producers and improving environmental sustainability.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».