Drivers of Grass Pea ( <i> <scp>Lathyrus sativus</scp> L </i> .) Market Supply and Its Sustainability Payoffs: Evidence From Jama District, Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Grass pea ( Lathyrus sativus L .) is a climate‐smart legume crop widely grown in Ethiopia, well‐known for its resilience to abiotic stresses, and serves as an insurance crop. Despite its ecological and agronomic benefits, the crop's market supply remains underexplored from both economic and sustainability perspectives. This study examines the determinants of grass pea market supply and its broader implications for ecological resilience and smallholder sustainability. Two hundred fifty grass pea producers were selected using a two‐stage random sampling technique. Data on household characteristics, multi‐year yields, income recall, follow‐up crop yields, and perception‐based Likert‐scale responses were collected through structured questionnaires. The Box‐Cox regression model was employed to analyze determinants of grass pea market supply. Results indicate that farm experience, land size, yield, credit access, and livestock ownership significantly enhance market supply, whereas distance to the market negatively affects participation. Moreover, t /χ 2 test results show that farmers with higher market supply levels reported greater adoption of sustainable practices, higher follow‐up crop yields, and stronger agreement on the grass pea's ecological benefits. Based on the findings, this study recommends that policy initiatives should focus on increasing smallholders' access to reasonably priced credit, enhancing rural transportation and market linkages to lower transaction costs, and providing focused training on soil fertility and market‐oriented production, particularly for subsistence farmers. These initiatives will promote sustainable agricultural systems and economic growth if they are incorporated into local extension programs and aligned with Ethiopia's Climate‐Smart Agriculture policies.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».