Exploring Crop Choices: Benefits, Challenges, and Rationale Among Rwandan Farmers
Notice bibliographique
Résumé
Farming decisions on crop choices are guided by different factors including natural conditions, household needs, traditions, stakeholder recommendations, and productivity. The best decision varies for each farmer based on specific circumstances. There are both benefits and challenges in farmers’ crop growing experience. In Rwanda, agriculture employs 70% of the population, contributing 33% to the GDP across three main agricultural seasons. However, food and nutritional insecurity remain pressing issue affecting both human and economic progress. This study explored the rationale, benefits, and challenges of farmers’ choices. This study used a qualitative descriptive approach, conducting six focus group discussions (FGDs) in each participating district. Each FGD comprised 10 participants, ensuring gender balance. Recruitment was facilitated by local community health workers (CHWs), with participants providing informed consent. Trained data collectors utilized voice recorders to collect the data. The researchers transcribed the data verbatim, anonymized the data, and translated the same data into English. Data analysis revealed four key themes: reasons for cultivation, factors influencing crop choice, farmers’ livelihoods, and farming challenges. Findings highlight the need for holistic and context-specific solutions in Rwandan agricultural development, emphasizing stakeholder collaboration to support informed decision-making and sustainable agriculture.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,005 |
| 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 ».