Adoption decisions for climate-smart dairy farming practices: Evidence from smallholder farmers in the Salale highlands of Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
The adoption rate of climate-smart livestock production in Ethiopia has remained low, despite its potential to increase animal productivity and reduce greenhouse gas emissions. Understanding the factors that influence smallholder farmers' (SHFs) decisions to adopt improved practices is crucial for tailoring strategies for stakeholders and policymakers. The present study examines factors that determine adoption and the intensity of adoption of multiple climate-smart dairy (CSD) farming practices, including improved breeds, feed, and feeding conditions, forage, and manure management, using data from 480 SHFs in Salale highlands. The study employed a multivariate probit model (MVP) to analyze the simultaneous adoption of multiple CSD farming practices and an ordered probit model to examine factors influencing the degree of adoption. The results indicate that about 90 % of the smallholder farmers have adopted at least two of the CSD farming practices. Improved breed, improved feed, and improved feeding conditions are the most commonly adopted farming practices, whereas improved forage is the least adopted improved practice in the study area. Our result showed that most CSD farming practices have complementary associations. Furthermore, gender, dependency ratio, land size, Tropical Livestock Unit (TLU), off-farm activity, access to extension services, farmer-to-farmer communication, and distance to the nearest market significantly influence smallholder farmers' adoption and intensity of adoption of multiple CSD farming practices. The result suggest that the government bodies should prioritize encouraging the uptake of improved forages and should take the required steps to facilitate their implementation. To accelerate the adoption of CSD farming practices for SHFs and promote their widespread implementation across the region, policymakers and implementers must recognize the synergies between these practices. Interventions that improve access to agricultural resources, supply chain inputs and outputs, as well as service provision, will further facilitate the adoption and effective implementation of CSD farming practices. • Climate Smart Dairy (CSD) farming improve animal productivity, farmers' income, and food security. • Determinant of adoption of CSD farming and its intensities were examined using econometrics model. • Positive interdependence (complementarity) among the CSD practices were reported. • Technological, socio-economic, and institutional factors significantly influenced the uptake of the farming practice. • Providing access to input and output markets, and creating awareness can help improve the uptake of farming practices.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».