Analyzing the Impact of COVID-19 on Agricultural Cooperatives in Rwanda: Coping Strategies of the Dukunde Umurimo Cooperative
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to unravel the profound impacts of the COVID-19 pandemic on Rwanda's agricultural cooperatives, concentrating on the nuanced dynamics within the Dukunde Umurimo cooperative. Its primary focus lies in assessing the extent of Covid-19's influence on the cooperative's members, exploring their adopted coping mechanisms, identifying post-pandemic challenges, and proposing strategies to alleviate these identified challenges. Employing a mixed-methods approach combining qualitative and quantitative research designs, the study encompassed 755 members of Dukunde Umurimo Cooperative, with a sample of 88 derived through the Yamane formula utilizing simple random and purposive sampling techniques. Data collection involved interviews, questionnaires, and documentation techniques. Utilizing descriptive statistics—frequency and percentage analysis—and comparative methods, the research evaluated cooperative productivity across pre-Covid, during, and post-Covid periods. Findings revealed a notable decrease in income and sales quantities during the Covid-19 period, followed by a significant post-pandemic increase. Concurrently, reductions in production, sales, and demand emerged as prominent challenges faced by Dukunde Umurimo cooperative members. Based on these findings, recommendations include strengthening resilience through diversification, and enhance the insurance risks management for the agricultural produce.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».