Behavioural Insights into Dairy Farmers’ Adoption of Feeding Innovations
Notice bibliographique
Résumé
The Philippine Carabao Center (PCC) has promoted various feeding innovations to enhance buffalo-based dairy enterprise and increase milk production, yet adoption rates have been suboptimal. This study explores the decision-making processes of dairy farmers regarding the adoption of these innovations, focusing on how attitudes and subjective norms influence their intentions to implement PCC-endorsed feed technologies, such as improved forage, concentrate feeding, legume supplementation, and forage ensiling. Data were collected through structured interviews with 60 dairy farmers. The analysis was conducted using the Statistical Package for Social Sciences (SPSS). Results showed that socioeconomic factors and farm characteristics minimally impact the intention to adopt innovations, with land ownership and herd size positively influencing concentrate feeding. Perceived usefulness and difficulty significantly shape farmers' intentions, indicating that constraints like land availability and high production costs hinder the adoption of legume supplementation and forage ensiling. While attitudes toward feeding innovations are generally positive, practical challenges limit their uptake. Social norms, shaped by extension staff and peer farmers, play a significant role in influencing farmers' intentions to adopt these innovations. This study emphasized the need to address practical barriers to enhance the uptake of feeding innovations and improve dairy buffalo production.
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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 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».