Awareness and Adoption Status of Good Agricultural Practices in Mandarin (<i>Citrus reticulata</i> Blanco) among Farmers of Syangja, Nepal
Notice bibliographique
Résumé
Mandarin, as one of the important sub-tropical fruits under citrus species, is a high potential bearing crop in different mid-hill regions of Nepal, mostly Syangja due to climatic and topographical suitability.In addition, the use of scientific cultivation practices determines the production output.The research was designed from February to June 2022, to assess the awareness and adoption status of good agriculture practices among mandarin growers in Syangja, Nepal.The command areas of the Mandarin superzone under PMAMP were purposively selected for this study.The sampling was done by stratified proportionate random method to represent farmers of the Superzone area.Primary data was collected by face-to-face interviews, FGDs, and KII using a pre-tested semi-structured questionnaire from 98 respondents.IBM SPSS Statistics 26 software was used to analyze the data and Descriptive statistics, index values were used to interpret the findings.Findings revealed, that most of the respondents (56.1%)only partially knew about GAP and adoption was also at an early level in many farmers (39.8%).Awareness was found significantly higher (p=0.034)among males than females.Respondents from Putalibazar municipality were likely to be more aware (52) and adopting GAP (48) in Mandarin orchards than the rest of the area.The GAP adoption related to standards of planting material fertilizers, and soil additives was found high among (60.7%) and (51.4%) of the respondents respectively while it was low for the irrigation standards i.e. 12.7% of the total.Citrus fruit fly with an index of (0.94) was the severe pest and the powdery mildew with an index value of (0.91) was the major disease reported in the study area.Also, disease and pest problems were more pronounced as the high-ranked production constraints of Mandarin.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».