Integrating indigenous traditional knowledge and ergonomic efficiency for sustainable millets farming: a study from Koraput, Odisha, India
Notice bibliographique
Résumé
Millets offer significant potential for sustainable agriculture in tribal regions, yet the role of Indigenous Traditional Knowledge and the ergonomic burden on farmers, particularly women remain underexplored. This study addresses these gaps by examining the interplay between Indigenous Traditional Knowledge, physical drudgery, and millet farming practices in Koraput, Odisha. Despite wide use of ecologically sound traditional methods, farmers especially women face substantial drudgeries in post-harvest tasks such as threshing, de-hulling, and grinding. A mixed-methods approach was used to collect data from 100 randomly selected tribal farmers across three villages through structured interviews, key informant interviews, focus group discussions, and field observations. The human physical drudgery index was applied to assess ergonomic risks. Findings showed that traditional practices, while sustainable, impose very high physical strain in case of threshing (Drudgery Index = 84.63) and flour making (Drudgery Index = 71.62), ranked as the most drudgery-intensive operations. Improved tools significantly reduced the human physical drudgery index but were underutilized due to affordability, limited access, and cultural preferences. The study highlights the need to integrate validated indigenous traditional knowledge with gender-sensitive ergonomic innovations to enhance sustainability and farmer wellbeing. Policy measures should focus on self-help groups led and or custom hiring services of the machinery, expanding participatory extension, and subsidies for women-friendly equipment. Reducing drudgery while preserving traditional knowledge is key to resilient and inclusive millet-based farming systems.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».