Contribution of Agroecological Practices to Household Food Availability: A Case Study of Singida District
Notice bibliographique
Résumé
Globally, there are urgent calls for transformation of agriculture and food systems to address food unavailability, food insecurity and environmental challenges. Agroecological practices have been promoted as one of the solutions, which have potential to address these challenges. Nonetheless, there is limited evidence regarding the question whether agroecology can indeed enhance food availability among smallholder farmers in Sub-Saharan Africa, Tanzania inclusive. Thus, the study was conducted to examines how the implementation of agroecological practices contribute to achieving food availability at household level by comparing between farmers who are members of Farmer Research Network (FRN) (implementers) and non-FRN farmers (non-implementers) using a case of Singida district. The study employed a cross-sectional research design, and an integration of both quantitative and qualitative data collection and analysis methods. Interviews involved a total of 160 respondents who were randomly selected from household sampling frameworks. Focus group discussions (FGDs) and in-depth interviews were conducted to gather complementary data. On one hand, quantitative data were analyzed using Statistical Package for Social Sciences (SPSS) software whereby descriptive statistics and an inferential statistic (multiple linear regression) were determined. On the other hand, qualitative data were analyzed using thematic content analysis. The findings revealed, more than half (68%) and 15% of FRN farmers were in the medium and high categories of implementation of agroecological practices, contrary to non-FRN farmers, the majority (76%) were in low and none in high categories respectively. Based on alaysed data, the most common applied practices by both FRN and non-FRN farmers were: (i) the use of organic fertilizers (farm yard manure and compost manure (96%); (ii) intercropping (88%); (iii) crop rotation (82%); and integration of crop and livestock (79%). In addition, results indicate a significant association between the level of implementation of agroecological practices and food availability (p-value = 0.000). FRNs’ farmers were food secure as compared to non-FRN farmers just due to campaign and capacity building training offered to them. There is a need for a capacity development program to speed up agroecological intensification for sustainable food systems. Thus, it is very essential for public and private organizations to develop capacity building strategies or programmes to impart farmers with knowledge and skills on agroecological revolution.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».