Province-led Agriculture and Fisheries Extension System (PAFES) in the Philippines: Approaches, Rationale, Objectives, Framework, Strategies, Opportunities and Challenges
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Notice bibliographique
Résumé
To ensure food security, the Philippine government launched the “One DA Agenda: Key Strategies Towards Transformative Agriculture and Fishery Sector” in 2021. This agenda espoused a list of 18 strategies subsumed under four pillars, namely: consolidation; modernization; industrialization; and professionalization. One of these strategies is the Province-led Agriculture and Fisheries Extension System (PAFES) under the consolidation pillar. This study offers a review of the approaches, rationale, objectives, framework, strategies, opportunities, and challenges of PAFES. Content analysis and critical review were conducted in this investigation. The results of this study revealed that PAFES represents a formal inter-agency network that aims to enhance rural livelihoods through the dissemination of science-based knowledge to target stakeholders. PAFES is integrative, collaborative, and science-driven in approach. It aims to improve communication channels, teamwork building, and horizontal linkages among participating organizations. PAFES’ legal framework is founded on legislations that highlight the governance principles of decentralization, innovation, pluralism, consolidation, and transformation. To maximize its impact, the PAFES is strategically situated at the provincial level to promote economies of scale. It seeks to improve economic productivity through the introduction of modern technologies, mechanization of the agri-fisheries sector, and the adoption of value chain approach systems. By adopting certain catchphrases. PAFES strategies are rationally based on profit maximization, responsive localization, and operational sustainability. Opportunities and challenges were presented in this study across three thematic areas: digitalization of agriculture and fisheries sectors; access to governmental support; and delivery of extension programs after devolution. Since there are more challenges than opportunities, PAFES must overcome the former to succeed.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle