Adoption Status of Improved Ginger (<i>Zingiber officinale</i>) Production Technology in Syangja, Nepal
Notice bibliographique
Résumé
The study was carried out from February to July 2021 to assess the adoption status of improved ginger production technology in Syangja, Nepal.The sample population of 80 ginger growers was selected using a simple random sampling technique.The data obtained was analyzed by using Statistical Package for Social Sciences (SPSS) and Microsoft Excel.The chi-square test and independent t-test were applied to determine the association between dependent and independent variables.The analysis showed that the majority of the respondents were male, middle-aged group, literate, and had medium size family.Mulching (93.7%) was the most adopted practice followed by intercropping (88.7%), weeding (87.5%), and rhizome preservation whereas use of recommended fertilizer (13.8%) was the least adopted practice.Socioeconomic factors like level of education, and extension-related factors like training and contact with extension agents had positive and significant relationships with the adoption of improved ginger production technology.The majority of the respondents (67.5%) had not received training related to ginger cultivation, were not in contact with extension agents, and were low adopters of improved ginger production technology.The average annual income and production from ginger cultivation were found to be statistically higher for high adopters.Lack of irrigation facilities, high cost of inputs, incidence of diseases, lack of training facilities, and postharvest loss were the major constraints faced by the farmers in ginger cultivation.The study noted that ginger is the potential spice crop in the Syangja district of Nepal and its productivity can be increased by addressing various factors affecting its production technology.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».