Urbanization and adoption of sustainable agricultural practices in the rural‐urban interface of Bangalore, India
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Urban expansion often takes place on the most productive agricultural lands, affecting how the remaining agricultural land is used. Evidence on the adoption of sustainable agricultural practices in urbanizing areas is scarce and mostly based on cross‐sectional data. Cross‐sectional studies, however, cannot reflect the dynamics of urbanization and adoption. We use household panel data from 2017 and 2020 to analyze the adoption of sustainable agricultural practices among peri‐urban farmers in Bangalore, India, a rapidly urbanizing region. We focus on practices for water and erosion management, integrated pest management and soil fertility management, and an integrated package of sustainable practices. Using random effects probit models with the Mundlak approach, we consider various factors besides urbanization, including exposure to weather variability, awareness of climate change, connection with institutional actors, and household and farm characteristics. Results show that urbanization, measured as changes in the percentage of built‐up area, reduces the probability that farmers adopt sustainable agricultural practices. Like prior studies, we find that wealth indicators, market access, knowledge of climate change, and rainfall variability facilitate adoption. However, contact with institutional actors largely reduces farmers’ probability of adoption. Policies should promote the integration of sustainable farming technologies at the institutional level and in information and training programs to achieve sustainable intensification of peri‐urban agriculture.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».