Organizational Strategies for Addressing Barriers to Women’s Participation in Agricultural Cooperatives
Notice bibliographique
Résumé
Most of the time, women's active participation is structural and stems from household and community sociocultural norms. Both the law and culture acknowledge males as the nominal owners of household assets in the vast majority of cases. Women consequently do not have equal access to money and benefits. Due to this lack of access, women's confidence is further undermined, which makes it rare for them to hold important positions in market-based agricultural and mixed cooperatives. The study adopted mixed method research design and targeted 45 registered dairy and coffee cooperative with a membership of 114,267 members in Kiambu County. Simple random sampling was used to sample 398 female members who participated in the study. Data was collected using questionnaires and key informant interview guides. Quantitative and qualitative data were collected. Quantitative data was analyzed using descriptive statistics while qualitative data was analyzed using content analysis. The findings indicated that Level of education and age have a significant influence on women participation with both variables having a p value of 0.000. The findings also indicate that organizational policy strategies significantly affect women participation in agricultural cooperatives at p=0.000 and r=0.33. The study recommends that agricultural cooperatives should institute policies that favor women participation such as coopting some women members.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».