Farmers' perspective on digitalization of climate-smart agricultural practices: a comparative study in Tamil Nadu, India
Notice bibliographique
Résumé
Adopting digitalization of climate-smart agricultural (DCSA) practices is expected to promote improved adaptation, mitigation, and productivity in agricultural activities of small landholding farmers. Understanding the perceptions and influential factors that influence farmers' adoption of DCSA services is crucial to promoting DCSA services and making farmers adept at tackling climate change's impact in the future from the policymakers’ perspective. Through semi-structured interviews and focus group discussions, we studied the perception of DCSA amongst two sets of farmers (Type A: government-led extension functionaries; Type B: supported by a local change agent). To reveal the similarities and differences, we categorize the two sets of farmers’ responses under attributes of diffusion of innovation theory (relative advantage, compatibility, complexity, trialability, and communicability). We found that the better adoption of DCSA practices is attributed to the intermediary role played by institutions and local change agents in providing relevant support and enabling farmers to adopt DCSA practices seamlessly. Our findings contribute to speeding up the dissemination of agricultural information and increasing farmers’ adoption of DCSA services. To the best of our knowledge, this study is the first to examine influential factors for DCSA adoption from the standpoint of Diffusion of Innovation's theory attributes of technology in the Tamil Nadu case study area.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».