Improving women's purchasing power through land-enhancing technologies: The case of bio-reclamation of degraded lands in Niger
Notice bibliographique
Résumé
In Niger, about 50% of the land surface is composed of degraded lateritic soils, and rural women farmers have limited access to productive land. Targeting largely marginalized rural women with bio-reclamation of degraded land (BDL) technologies restores their rights to earn a livelihood through agriculture. This study examines the determinants and impacts of land-enhancing technology on women farmers in Niger. Data were collected from 1,205 randomly selected women farmers in the Maradi and Zinder regions. The sample included 69% of participants into BDL program and 31% of non-participants. To account for selection bias from observable and unobservable factors, an endogenous switching regression (ESR) model was used to estimate the impact of BDL technology on women's household income. A simple probit model was used to analyze the determinants of participation. The results show that key determinants of participation in BDL include income level before participation in BDL, household size, age of participants, number of women in the household, number of children under 5 years old, sex of household head, age of household head, and institutional support. Participation in BDL positively influences participants' income (+14%); non-participants may not benefit from participating as they would probably lose 31% of their income, and the impact of participation in BDL varies widely across regions. Before the advent of BDL, the income of non-participants was higher than that of participants by 25%. It can be inferred that BDL is a pro-poor technology that is not beneficial to all women farmers. This study makes a critical contribution to the literature on land-enhancing technologies. It suggests that the impact of land-enhancing technologies, such as BDL, is closely linked to spatial, economic, environmental, temporal, and cultural contexts. Accordingly, land-enhancing technologies should target locations with large percentages of degraded farmlands and the poorest farmers. These results contribute to food security and poverty alleviation policies in rural dryland areas.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».