Which community network structures can support sustainability programs? The case of the Sustainable Cocoa Production Program in Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
Smallholder farming is a source of livelihoods and food for many but also a major contributor to global environmental challenges. Prominent studies have found connections between the productivity and sustainability of individual smallholders’ practices and their positions in local social networks. However, the role of entire community network structures for the adoption of diverse types of practices is relatively less understood. This matters because findings from individual-level network studies of adoption of single practices do not necessarily scale up to provide relevant implications for wide-ranging landscape-level problems. This study seeks to answer the following: (1) Which community network structures are associated with adoption of a broad range of practices recommended by a sustainability program? (2) Which community network structures are associated with farmers’ adoption of similar practices as their peers within the same community? We examine a program in Sulawesi, Indonesia that aimed to reduce greenhouse gas emissions from cocoa while sustaining productivity, using data that includes over 5000 peer-to-peer social ties of 4573 individuals in 70 villages and their adoption of 22 practices. Multiple linear regressions showed that communities with more cohesive network structures tend to display more homogeneous practices. However, the adoption of recommended practices in such communities was generally lower than in less cohesive community networks where internal social influence might be weaker and openness to experiment with diverse externally introduced practices higher. This case illustrates a situation where community bonding social capital may not support an intervention aiming at greenhouse gas reduction and it provides some suggestions why the same program may be more effective in some communities than others.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».