The Impact of Agricultural Finance on Adopting Climate Change Mitigation Practices: Comparative Approach Evidence From Jordan
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to demonstrate the impact of agricultural financing on the adoption of climate change mitigation practices. The study sample consisted of two categories: 151 tomato producers in the Deir Alla region of the Jordan Valley (Jordan) who received agricultural financing, and another 175 tomato producers who did not receive such financing in the same area. To achieve its objectives, the study adopted the descriptive analytical approach by showing the current situation of tomato crop production in Jordan and the study area. A comparative approach was adopted in the study. The level of climate change mitigation practices adoption and the values of some important financial indicators at the farm level for the study sample categories were determined. The gross margin (GM), the net farm income (NFI), trends of inputs and outputs, and farm financial efficiency indicators were calculated. The study results revealed that the profit margin and net farm income for farms that received agricultural financing were better than those that did not. The trend of inputs and outputs indicated that the financial efficiency of the farms that received agricultural financing was at a moderate sustainable level compared to a low level of sustainability for the farms that did not receive such financing. The results also showed that the debt-to-asset ratio in the farms that received financing was at a sufficient degree of financial sustainability that enables them to continue their activities without being affected by the risks of not paying their debts, compared to the farms that did not receive financing. The study concluded that agricultural financing has a significant impact on covering the costs of practices to mitigate the potential effects of climate change, which reflects positively on improving the productive performance of the agricultural activities and transferring them to a better level of financial sustainability. The study recommended the need to take the necessary measures to facilitate access to finance for farmers, especially smallholder farmers, to cover the costs of measures to face the unexpected risks arising from climate change.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».