Assessing gender disparities in farmers’ access and use of climate-smart agriculture in Southern Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The importance of common bean in Tanzania is increasingly challenged by climate change, which increases women's vulnerability and undermines the contribution of the crop to food security and rural livelihoods. This study assessed gender differences in the use of climate-smart agriculture technologies and practices among bean farmers in Tanzania. A multi-stage sampling procedure was used to collect data from 364 smallholder bean farmers. Descriptive statistics and a multivariate probit model were employed to analyse the determinants of farmers’ adoption of climate-smart agricultural technologies and practices in common bean production. Results revealed that men dominated climate-adaptation decision-making processes at the household level because of their ownership and control over access to land, and access to agricultural support services. Older men farmers demonstrated a positive and significantly higher likelihood of adopting improved seeds (β = 0.026; p < 0.01), signifying they possess greater accumulated knowledge and wealth compared to women farmers and youths. Women farmers also had lower levels of education with fewer technological access contributing to their low uptake of climate-smart technologies, aggravating their vulnerability to climate change. Enhancing inclusive gender access to land and group-based approaches to information dissemination, and capacity building, would be relevant in enabling men, women, and young farmers to improve their adaptive and resilience capacities to climate change. Gender dynamics should be considered in designing climate-smart agriculture policies and implementation of climate-smart agriculture programs and policies to improve farmers’ resilience to climate change.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».