Precision Agriculture Adoption Among Smallholder Women Farmers in Northern Ghana: A Review of Three-Year Impacts
Notice bibliographique
Résumé
{ "background": "Precision agriculture techniques are increasingly being adopted by smallholder farmers globally to enhance productivity and sustainability. In northern Ghana, a region known for its arid climate and reliance on rain-fed agriculture, women farmers have shown interest in adopting these technologies despite limited access to resources.", "purposeandobjectives": "This systematic literature review aims to synthesize existing studies examining the adoption of precision agriculture techniques among smallholder women farmers in northern Ghana. The objectives are to identify key factors influencing their uptake and assess the three-year impacts on yields, resource use efficiency, and socio-economic outcomes.", "methodology": "A comprehensive search strategy was employed across multiple databases including Agricola, Web of Science, and Google Scholar. Studies published between and were included if they focused on smallholder women farmers in northern Ghana using precision agriculture techniques. Two reviewers independently screened titles and abstracts, followed by full-text reviews to select studies.", "findings": "The analysis revealed that the adoption of precision agriculture among these farmers was influenced primarily by socio-economic factors such as education levels (r = -0.52) and access to credit (p < 0.01). Notably, there was a positive association between the use of remote sensing data for crop monitoring and yield improvements over three years (β = 0.34, p < 0.05; CI: [0.08, 0.60]).", "conclusion": "The review underscores the importance of addressing socio-economic barriers to precision agriculture adoption among smallholder women farmers in northern Ghana.", "recommendations": "Further research should explore potential policy mechanisms to enhance access to credit and digital services for these farmers, thereby increasing their likelihood of adopting precision agriculture techniques.", "keywords": "Precision Agriculture, Smallholder Women Farmers, Northern Ghana, Three-Year Impact Study", "contributionstatement": "This review introduces a novel statistical model equation predicting the impact of remote sensing data on yield improvements among smallholder women
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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 | 0,012 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».