Determinants of the Joint Adoption of Climate-Smart Agriculture Practices by Agro-Pastoralists in Sokoto State, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the determinants of the joint adoption of climate-smart agriculture practices by agro-pastoralists in Sokoto State, Nigeria. A multi-stage sampling technique was used to select 428 agro-pastoralists who were surveyed using a structured questionnaire. The data were subjected to multivariate probit, ordered probit regression, and factor analysis. The climate-smart practices considered were water, nutrients, carbon, the weather, and crop-smart activities. The results show that the majority of the agro-pastoralists were male (85%), married (90%), and had formal education (55%). The mean score for age, farming experience, household size, and farm size was 44.81 years, 22.26 years, 10.25 persons, and 7.33 hectares, respectively. The multivariate model revealed that land tenure, extension contact, awareness of climate incidences, farming systems, sources of credit, gender, perception, and association membership significantly influenced the joint adoption of climate-smart agricultural practices. This study advocates that resources and conditions that promote the joint adoption of climate-smart practices should be identified to facilitate the dissemination and effective adoption of technologies.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».