Gendered trends and barriers in agroforestry adoption in Benin (West Africa)
Notice bibliographique
Résumé
This study analyzed agroforestry technologies adoption bottlenecks and how to address them in Benin. We combined satellite imagery (PlanetScope images 2015 and 2023) processed from object-oriented classification with socio-demographic surveys conducted with 360 farmers selected through purposive sampling. Structural equation modeling (SEM) was used to analyze the factors influencing farmers' agroforestry practices, and gendered technology adoption was assessed via chi-square tests. The results illustrated that in addition to farmers' perception (λ = 0.654**), the structural equation modeling (SEM) indicated significant relations between level of formal education ((λ = − 0.431*), farming experience (λ = 0.654**), planting of cereals (λ = − 0.953***), legumes (λ = 0.647***) and tubers (λ = 0.385*), agro-ecological zones (β = 0.501***), land acquisition by inheritance (λ = 0.712***), limited access to land (β = − 0.012) and farmers' agroforestry practices. Analysis of the trend in the adoption of technologies shows a predominance of agroforestry parks (adopted by 91% of male farmers and 71% of female farmers) and a low diversity of agroforestry technologies adopted by farmers. The dominance of this type of agroforestry indicates the fragility of the forest environment in Benin, as the growth of agroforestry parks corresponds to the increase in the loss of forest area. Additionally, 29% of the male farmers were using at least one new agroforestry technology, while only 9% of the female farmers were using these technologies. Similarly, the constraints analysis revealed that the lack of manpower is one of the more significant specific challenges faced by women. Capacity building and support through gender-specific approaches are therefore needed to better promote this practice.
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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 | 0,001 |
| 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 ».