Village saving loan association membership and commercialization among smallholder maize farmers in northern Uganda
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Smallholder maize farmers are typically engaged in subsistence production with low input use, low yields, and insufficient profits for on-farm investment. Despite the role of Village Savings and Loan Associations (VSLAs) in enhancing financial inclusion and promoting agricultural commercialization, little is known about the factors driving smallholder farmers' participation in these associations and how this affects maize commercialization, particularly in northern Uganda. This study sought to examine VLSA membership and commercialization among smallholder maize farmers in northern Uganda. This study specifically examined the factors influencing maize farmers' participation in VSLAs and assessed the factors influencing the level of maize commercialization among VSLA members and non-members. Data were collected from 420 randomly selected smallholder maize farmers and were analyzed using binary logistic and Tobit regression models. Results revealed that 52% of the farmers participated in VSLA while non-participants had maize commercialization levels of 61%. Further, male gender, age, household size, fresh maize form, hire labor, extension service, market information, phone information, access to credit, and land ownership significantly influenced maize farmers’ participation in VSLAs. Factors influencing the level of maize commercialization among VSLA member farmers include age, educational status, spot market, hire labor, land ownership, farm income, and distance to the output market. The study recommends that the Ministry of Agriculture, Animal Industry, and Fisheries (MAAIF) should implement policies focused on improving access to financial services, promoting gender-sensitive training programs, and investing in rural infrastructure to reduce market access barriers, which will foster maize commercialization and economic development among smallholder farmers.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».