Participation of Emerging Commercial Farmers in the Strategic Private-Sector Investment Interventions
Notice bibliographique
Résumé
Private sector investment interventions serve as essential mechanisms for creating efficient, cost-effective financial solutions and technological support for emerging farmers in developing economies, yet their successful implementation is influenced by various contextual and socioeconomic factors. Using a quantitative research approach, this study examined the factors influencing participation in private sector investment interventions among 121 emerging commercial farmers in KwaZulu-Natal, South Africa, utilizing a Poisson regression model to analyze four key intervention areas: credit access, market access, technical support, and spot supply. The first-hurdle model revealed that age and training skills negatively influenced market access while the training period showed positive influence, and similarly, the second-hurdle equation demonstrated that employment status and training period positively influenced participation intensity levels, though age maintained its negative impact. The findings of the first-hurdle model reveal that age and training skills negatively influenced market participation. The study concludes that employment status and training period positively impacted technical support adoption, with household size and training period emerging as significant determinants of intervention success. The private sector needs to develop strategic partnership models that encourage emerging farmers to participate intensively in interventions that are designed to improve their production and productivity. There is a need for targeted capacity-building programmes and enhanced extension services to improve emerging commercial farmers' participation in private-sector initiatives.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».