Қабули таҷрибаҳои кишоварзии органикӣ, дар ин таҳқиқот ҳамчун рафтори қабули технологияи кишоварзӣ баррасӣ мешавад, ки тавассути истифодаи як ё чандто аз шаш таҷриба — компост, поруи ҳайвонот, нуриҳои сабз, мулчкунӣ, биопестисиди бар пояи хокистар/собун ва киштгардон — аз ҷониби кишоварзони сабзавоткор омӯхта шудааст. Таҳқиқот аз пурсишномаи сохторёфта истифода бурдааст, ки ба 200 кишоварзи сабзавоткор, ки аз 25 ҷамоат дар дохили панҷ Local Government Area-и Enugu State, Nigeria интихоб шудаанд, пешниҳод гардидааст. Огоҳӣ ва Adoption Intensity Index бо омори тавсифӣ; қарори қабули ҳадди ақал як таҷрибаи органикӣ бо модели Binary Logit; ва намунаҳои интихоби ҳамзамони шаш таҷрибаи ҷудогона бо модели Multivariate Probit (MVP) арзёбӣ шудаанд. Таҳқиқот таҳсилот, масоҳати хоҷагӣ, узвият дар кооператив ва extension contact-ро ҳамчун муайянкунандаҳои муҳими қабул гузориш мекунад. Аммо бинобар мавҷуд будани номувофиқатиҳои муҳими дохилӣ байни фоизи огоҳӣ, AII-и миёна, коэффициентҳои Binary Logit ва odds ratio-ҳо дар ҷадвалҳои манбаъ, андозаҳои таъсири миқдорӣ бояд боэҳтиёт тафсир шаванд.

Намунаи таҳқиқот ба таври бисёрмарҳилавӣ ташаккул дода шудааст. Панҷ Local Government Area бо номҳои Nsukka, Nkanu-East, Udi, Ezeagu ва Awgu аз рӯйи аҳамияти онҳо дар истеҳсоли сабзавот ба таври мақсаднок интихоб шудаанд. Аз ҳар LGA боз панҷ ҷамоат бо усули мақсаднок интихоб шуда, дар маҷмӯъ 25 ҷамоат муайян гардидааст. Дар марҳилаи охир аз ҳар ҷамоат ҳашт кишоварзи сабзавоткор бо интихоби тасодуфии оддӣ интихоб шуда, ҳамагӣ 200 respondent ба даст омадааст.

Гарчанде манбаъ огоҳиро %78 тавсиф мекунад, дар Table 1 категорияи High %48 ва категорияи Very High %28 аст; ин ду категория якҷоя %76-ро ташкил медиҳанд. Барои Adoption Intensity Index манбаъ миёнаро %54,2 медиҳад. Аммо санҷиши мустақими арифметикӣ бо истифода аз тақсимоти нашршудаи 0–6 таҷриба дар Table 2 миёнаи вазндори тақрибан %42,33-ро медиҳад. Азбаски маълумоти хом мавҷуд нест, Verianla фарз намекунад, ки кадом арзиш ҳисобкунии аслии муҳаққиқонро ифода мекунад.

Натиҷаҳои таҳқиқот мушоҳидавӣ ва буришӣ мебошанд. Робитаҳои гузоришшуда байни таҳсилот, масоҳати хоҷагӣ, узвият дар кооператив ё extension contact ва қабули таҷрибаҳои органикӣ далели таъсири сабабӣ нестанд. Илова бар ин, азбаски ду марҳилаи аввали интихоби намуна мақсаднок буданд, натиҷаҳоро набояд бо қудрати намунаи пурраи эҳтимолии сатҳи иёлот ба ҳамаи кишоварзони сабзавоткори Enugu State умумӣ кард.

Масъалаи асосии таҳқиқот чист?

Таҳқиқот меомӯзад, ки сабзавоткорони Enugu State усулҳои истеҳсоли органикиро то кадом андоза медонанд, чандтои ин усулҳоро истифода мебаранд ва хусусиятҳои кишоварзону институтҳо бо қарорҳои қабул чӣ гуна алоқаманданд.

Манбаъ дар заминаи кишоварзии органикӣ таҷрибаҳое чун компосткунӣ, crop rotation, green manure ва biological pest control-ро ҳамчун имконоти истеҳсолии устувор баррасӣ мекунад, ки бо кам кардан ё хориҷ кардани истифодаи нуриҳои синтетикӣ ва пестисидҳо алоқаманданд.

Холигии адабиётие, ки муҳаққиқон муайян кардаанд, маҳдуд будани далелҳои эмпирикӣ дар бораи Enugu State мебошад, ки ҳам қарори умумии қабул ва ҳам рафтори интихоби ҳамзамони таҷрибаҳои гуногуни органикиро дар байни кишоварзони сабзавоткор дар як таҳқиқот ба таври муфассал арзёбӣ карда бошанд.

Таҳқиқот чор ҳадафи асосӣ дорад: арзёбии огоҳӣ аз кишоварзии органикӣ, чен кардани шиддати қабул, муайян кардани тағйирёбандаҳое, ки қарори умумии қабулро шакл медиҳанд, ва омӯзиши омилҳое, ки ба интихоби таҷрибаҳои мушаххаси органикӣ таъсир мерасонанд.

Таҳқиқот дар куҷо ва бо кӣ гузаронида шуд?

Таҳқиқот дар Enugu State, Nigeria гузаронида шудааст. Манбаъ мегӯяд, ки минтақа дар байни арзи шимолии 5°56'–7°36' ва тӯли шарқии 6°53'–7°55' ҷойгир буда, масоҳаташ 13.161 км² ва зичии аҳолиаш 615 нафар ба ҳар км² аст.

Дар таҳқиқот дар истеҳсоли сабзавот помидор, қаламфур, fluted pumpkin (Telfairia occidentalis), okra (Abelmoschus esculentus), amaranthus ва spinach зикр шудаанд.

Намуна чӣ гуна ташаккул дода шуд?

Интихоби намуна аз се марҳилаи асосии қарор иборат буд.

1. Панҷ LGA — Nsukka, Nkanu-East, Udi, Ezeagu ва Awgu — бинобар аҳамияташон дар истеҳсоли сабзавот ва мавҷуд будани ҳам organic ва ҳам conventional vegetable farmers ба таври мақсаднок интихоб шудаанд.
2. Аз ҳар LGA панҷ ҷамоат ба таври мақсаднок интихоб шуда, дар маҷмӯъ 25 community ташкил шудааст.
3. Аз дохили ҳар community ҳашт кишоварзи сабзавоткор бо simple random sampling интихоб шуда, 25 × 8 = 200 respondent ба даст омадааст.

Сатҳи огоҳӣ чӣ гуна гурӯҳбандӣ шуд?

Матни манбаъ ва abstract огоҳиро %78 тавсиф мекунанд. Аммо дар Table 1-и нашршуда High + Very High:

\[ 48\%+28\%=76\% \]

мешавад. Азбаски awareness scores-и хом дода нашудаанд, сабаби фарқи байни %78 ва %76 муайян карда намешавад.

Илова бар ин, манбаъ дар бахши усул ба таври муфассал гузориш намекунад, ки awareness score аз чанд савол ё банд сохта шудааст, бандҳои Likert чӣ гуна холгузорӣ шудаанд ва чӣ гуна ба шкалаи 0–100 табдил дода шудаанд. Аз ин рӯ, дубора истеҳсол кардани ченкунии огоҳӣ ба таври комил имконнопазир аст.

Adoption Intensity Index (AII) Дар Ин Таҳқиқот Чиро Месанҷад?

Adoption Intensity Index нишондиҳандаи шиддатест, ки аз 0 то 1 ифода мекунад, ки кишоварз аз шаш таҷрибаи органикии кишоварзии дар таҳқиқот пайгиришуда чандтояшро қабул кардааст; сохтори арзишҳои нашршудаи Table 2 ба нисбатҳое чун 0,000 барои 0/6, 0,500 барои 3/6 ва 1,000 барои 6/6 мувофиқат мекунад, аммо манбаъ дар бахши усул барои AII муодилаи алоҳидаи математикӣ намедиҳад.

Шаш таҷрибаи таҳқиқот инҳоянд:

• Истифодаи компост,
• Поруи ҳайвонот,
• Нуриҳои сабз,
• Мулчкунӣ,
• Биопестисиди бар пояи хокистар/собун,
• Киштгардон.

Гурӯҳи калонтарин бо %24 кишоварзоне мебошанд, ки се таҷрибаро қабул кардаанд.

Ҳиссаи онҳое, ки ҳадди ақал се таҷрибаро истифода мебаранд:

\[ 24+18+6+4=52\% \]

мебошад. Ин арзиш ба матни манбаъ мувофиқ аст.

Ҳиссаи онҳое, ки ҳамаи шаш таҷрибаро истифода мебаранд %4 ва онҳое, ки ҳеҷ кадомро истифода намебаранд %12 аст.

Дар ин ҷо “истифодаи ҳамаи шаш таҷриба” дар шкалаи AII-и таҳқиқот маънои қабули пурраро дорад. Ин натиҷа бо иҷро кардани ҳамаи талаботи стандарти байналмилалии сертификатсияи органикӣ ё расман ҳамчун хоҷагии органикии сертификатшуда будани хоҷагӣ баробар нест.

Оё AII-и миёнаи %54,2, ки манбаъ гузориш мекунад, аз ҷадвал ба даст меояд?

Манбаъ зери Table 2:

Mean AII = 54,2% (Moderate)

менависад.

Аммо consistency check-и арифметикӣ бо фоизҳои тақсимоти нашршуда:

\[ \overline{AII} = 0(0.12) +\frac{1}{6}(0.16) +\frac{2}{6}(0.20) +\frac{3}{6}(0.24) +\frac{4}{6}(0.18) +\frac{5}{6}(0.06) +1(0.04) \]

\[ \overline{AII}\approx0.4233=42.33\% \]

медиҳад.

Ин ҳисоб натиҷаи нави таҳқиқот нест. Ин танҳо санҷиши мутобиқати арифметикии арзишҳои нашршудаи Table 2 бо ҳамдигар аст. Азбаски маълумоти хоми respondent-level вуҷуд надорад, сабаби фарқи байни %54,2-и гузоришшуда ва тақрибан %42,33-и аз тақсимоти Table 2 ҳисобшуда муайян карда намешавад.

Коэффициенти Binary Logit ва Odds Ratio Чӣ Гуна Тафсир Шавад?

Модели Binary Logit робитаи байни дар кадом яке аз ду категория — қабулкунанда ё қабулнакунандаи таҷрибаи органикӣ — қарор доштани кишоварз ва тағйирёбандаҳои тавзеҳиро дар шкалаи log-odds модел мекунад; дар модели стандартии logit, экспонентаи коэффициент \(e^\beta\) odds ratio-еро медиҳад, ки ба афзоиши як воҳиди тағйирёбандаи дахлдор мувофиқ аст, аммо бисёр ҷуфтҳои коэффициент ва odds ratio-и нашршуда дар Table 3-и ин таҳқиқот ба ин робитаи математикӣ мувофиқат намекунанд.

Муодилаи Манбаъ (1)

Дар PDF Муодилаи (1) чунин чоп шудааст:

\[ Ln= \beta_0+\beta_1X_1+\beta_2X_2+\beta_3X_3+\beta_4X_4+\beta_5X_5+\beta_6X_6+\beta_7X_7+\beta_8X_8+\beta_9X_9 \tag{1} \]

Манбаъ фавран пас аз он \(P_i\)-ро эҳтимолияти adopter будани кишоварз ва \(1-P_i\)-ро эҳтимолияти non-adopter будан муайян мекунад. Аммо дар формулаи нашршуда дида намешавад, ки оператори “Ln” логарифми кадом бузургиро мегирад.

На натиҷаи нави таҳқиқот, балки шарҳи консептуалӣ барои омӯзонидани сохтори стандартии Binary Logit:

\[ \ln\left(\frac{P_i}{1-P_i}\right) = \beta_0+\beta_1X_{1i}+\cdots+\beta_9X_{9i} \]

Дар модели стандартии logit тарафи чап log-oddsаст.

\(P_i\), adoption probability;

\(1-P_i\), non-adoption probability;

\(\beta_0\), intercept;

\(\beta_1,\ldots,\beta_9\), explanatory-variable coefficients мебошанд.

Нӯҳ тағйирёбандаи тавзеҳӣ дар модел

Тағйирёбандаи вобаста:

\[ Y= \begin{cases} 1,& \text{organik tarım uygulaması benimsenmişse}\\ 0,& \text{aksi durumda} \end{cases} \]

Чаро Муодилаи Манбаъ (2) диққат мехоҳад?

PDF Муодилаи (2)-ро:

\[ Odd\ ratio=P(Y_i=1) \tag{2} \]

ба ҳамин шакл чоп мекунад.

Probability ва odds як чиз нестанд.

На натиҷаи таҳқиқот, балки шарҳи консептуалӣ:

\[ Odds=\frac{P(Y=1)}{1-P(Y=1)} \]

ва барои коэффициенти стандартии Binary Logit:

\[ OR=e^\beta \]

ин робита истифода мешавад.

Манбаъ дар prose низ мегӯяд, ки коэффициентҳо exponentiate карда шуда, odds ratio ба даст оварда мешаванд. Аз ин рӯ, шакли чопшудаи Equation (2) номувофиқати математикӣ дар дохили манбаъ аст.

Table 3: Натиҷаҳои Binary Logit, ки манбаъ гузориш кардааст

* Эзоҳи Table 3-и манбаъ: P ≤ 0,05.

Сутуни охирини ин ҷадвал натиҷаи алоҳидаи нашршуда дар манбаъ нест. Он consistency check-и математикии гуфтаи худи манбаъ — “coefficients were exponentiated to obtain odds ratios” — мебошад.

Сатри Education қариб пурра мувофиқ аст:

\[ e^{1.056}\approx2.875 \]

ва манбаъ OR=2,87 медиҳад.

Сатри Farm size ҳам тақрибан мувофиқ аст:

\[ e^{1.166}\approx3.209 \]

манбаъ OR=3,17 гузориш мекунад.

Баръакс, барои Extension Contacts:

\[ e^{0.629}\approx1.876 \]

дар ҳоле ки Table 3 OR=5,46 медиҳад.

Барои Access to Credit:

\[ e^{1.463}\approx4.319 \]

дар ҳоле ки Table 3 OR=1,71 медиҳад.

Дар сатрҳои Sex, Age, Household Size ва Farming Experience низ арзишҳои OR-и нашршуда бо exponentiation-и коэффициентҳо мувофиқат намекунанд.

Аз ҷиҳати арзишҳои Z, дар баъзе сатрҳо чун Education, Farm Size ва Cooperative Membership:

\[ Z\approx\frac{\beta}{SE} \]

ин робита бо арзишҳои Z-и нашршуда мувофиқ аст. Аммо дар сатрҳои Access to Credit ва Extension Contacts коэффициент, standard error ва Z якҷоя мувофиқ нестанд.

Аз ин рӯ, бидуни statistical output-и хом муайян кардан мумкин нест, ки аз байни сутунҳои коэффициент, OR ва Z дар Table 3-и манбаъ кадомаш барои ҳар сатр натиҷаи аслии модел аст.

Нишондиҳандаҳои умумии мутобиқати модели Binary Logit

Манбаъ:

\[ LR\ \chi^2(9)=105.18 \]

\[ Prob>\chi^2=0.0000 \]

\[ Pseudo\ R^2=0.381 \]

ва:

\[ Log\ likelihood=-85.432 \]

гузориш мекунад.

Санҷиши LR χ² арзёбӣ мекунад, ки оё тағйирёбандаҳои тавзеҳӣ дар маҷмӯъ нисбат ба модели танҳо дорои intercept мутобиқати моделро беҳтар мекунанд ё не. Арзиши манбаъ ба аҳамиятнокии умумии модел ишора мекунад.

Pseudo R² = 0,381 набояд мисли ordinary least-squares R² ҳамчун “%38,1-и дисперсия шарҳ дода шуд” хонда шавад. Pseudo-R² дар моделҳои logit нишондиҳандаи миқёси дигар барои мутобиқати модел аст.

Чаро Multivariate Probit Истифода Шуд?

Модели Multivariate Probit барои он истифода шудааст, ки ҳамзамон имкони интихоби чанд таҷрибаи органикӣ аз ҷониби як кишоварз ва имкон доштани коррелятсияи муайянкунандаҳои мушоҳиданашавандаи ин интихобҳои дуӣ дар як система модел карда шавад; аммо азбаски таҳқиқот коэффициентҳои тахминии коррелятсияи covariance matrix \(\Sigma\)-ро нашр накардааст, андозаи вобастагии мушоҳиданашавандаи байни таҷрибаҳо мустақиман арзёбӣ намешавад.

Муодилаи (3) Дар PDF

Дар PDF-и боршуда рамзҳои асосии тағйирёбандаи Equation (3) ба таври намоён гум шудаанд ва формула танҳо қисман render шудааст. Манбаъ дар шарҳи зери он latent variable, explanatory-variable vector, parameter vector ва multivariate-normal error terms-ро муайян мекунад.

Намоиши консептуалӣ, ки таърифҳои prose-и манбаъро барои омӯзиш якҷо мекунад; иддао намешавад, ки ин шакли айнан ислоҳшудаи Муодилаи (3)-и вайроншудаи PDF аст:

\[ Y^*_{ij}=X_i'\beta_j+\varepsilon_{ij} \]

\[ Y_{ij}= \begin{cases} 1,&Y^*_{ij}>0\\ 0,&\text{aksi durumda} \end{cases} \]

\[ \varepsilon_i\sim MVN(0,\Sigma) \]

\(Y^*_{ij}\), latent propensity-и мушоҳиданашавандаи farmer \(i\) барои қабули practice \(j\) мебошад.

\(X_i\), вектори тағйирёбандаҳои тавзеҳӣ аст.

\(\beta_j\), вектори коэффициентҳо барои practice \(j\) аст.

\(\varepsilon_{ij}\), узви хатоест, ки таъсирҳои мушоҳиданашавандаро ифода мекунад.

\(\Sigma\), сохтори covariance байни узвҳои хатои қарорҳои қабули таҷрибаҳои гуногуни органикиро ифода мекунад.

Оё коэффициенти Probit мустақиман тағйири фоизӣ аст?

Не. MVP coefficients дар Table 4 мустақиман percentage-point probability changes нестанд. Коэффициенти Probit робитаи самт ва миқёсро байни explanatory variable ва latent propensity index нишон медиҳад.

Масалан, барои Crop Rotation, Farm Size coefficient = 1,765 аст. Манбаъ дар prose инро “1-unit increase in farm size is associated with a 1.765-unit increase in crop rotation” тавсиф мекунад. Тафсири техникитар ин аст, ки бо собит будани дигар шароитҳо, афзоиши як воҳиди масоҳати хоҷагӣ бо коэффициенти мусбати 1,765 дар crop-rotation latent propensity index алоқаманд аст.

Барои гуфтани тағйири дақиқ дар Probability marginal effects лозиманд. Манбаъ барои MVP marginal effects гузориш намекунад.

Table 4: Коэффициентҳои Multivariate Probit барои шаш таҷрибаи органикӣ

Дар Table 4-и манбаъ барои як ситора:

\[ P\le0.05 \]

шарҳ дода шудааст.

Дар сутуни Animal Manure арзиши Credit = 0,988** бо ду ситора нишон дода шудааст, аммо дар эзоҳ маънои ҷудогонаи ду ситора муайян нашудааст.

Extension–Compost coefficient = 1,4321 дода шудааст, аммо аломати ситора надорад. Баръакс, матни натиҷаҳо мегӯяд, ки extension contacts ба ҳамаи шаш таҷриба таъсири мусбат ва аҳамиятнок дорад. Ин фарқи байни ҷадвали манбаъ ва prose бесадо бартараф карда нашудааст.

Маълумоти умумии модели MVP:

\[ Wald\ \chi^2(54)=298.76 \]

\[ Prob>\chi^2=0.0000 \]

\[ Log\ likelihood=-487.321 \]

Нуқтаи муҳими гузоришнашуда дар модели MVP

Хусусияти фарқкунандаи Multivariate Probit ин аст, ки он метавонад сохтори covariance/correlation байни error terms-и binary adoption equations-и гуногунро ҳамзамон модел кунад.

Бахши усули манбаъ covariance matrix \(\Sigma\)-ро ошкоро муайян мекунад. Аммо дар Results:

• pairwise error correlations,
• арзишҳои \(\rho_{jk}\),
• хатогиҳои стандартии ин коррелятсияҳо,
• joint significance / independence test

гузориш нашудаанд.

Аз ин рӯ, ҳарчанд сохтори модел равиши “adoption decisions are interdependent”-ро дастгирӣ мекунад, аз натиҷаҳои нашршуда муайян кардан мумкин нест, ки ҷузъҳои мушоҳиданашавандаи ду таҷрибаи мушаххас то чӣ андоза коррелятсия доранд.

Оё Ин Натиҷаҳо Ҳамаи Кишоварзони Сабзавоткори Enugu State-ро Намояндагӣ Мекунанд?

Гарчанде таҳқиқот аз 200 кишоварзи сабзавоткори Enugu State маълумоти саҳроӣ медиҳад, азбаски панҷ LGA ва 25 ҷамоат мақсаднок интихоб шудаанд, намуна state-wide sample-и пурраи эҳтимолӣ нест, ки ҳамаи кишоварзони сабзавоткори иёлотро фаро гирад; натиҷаҳо метавонанд барои минтақаҳои интихобшудаи истеҳсолӣ далели қавии маҳаллӣ диҳанд, аммо ҳангоми умумисозӣ ба тамоми аҳолии иёлот ин маҳдудияти тарҳи намуна бояд нигоҳ дошта шавад.

Манбаъ sampling weight ё design-based survey estimator гузориш намекунад.

Response rate низ алоҳида дода нашудааст.

Ин маҳдудиятҳо арзиши маҳаллии таҳқиқотро аз байн намебаранд; аммо ҳадди ҷуғрофии умумисозии омориро муайян мекунанд.

Усул ва Натиҷаҳои Таҳқиқот

Хулосаи техникии тарҳи таҳқиқот

Бозёфти огоҳӣ

Манбаъ дар abstract ва Results prose огоҳии баланди %78-ро гузориш мекунад.

Аммо Table 1:

• %4 Паст,
• %20 Миёна,
• %48 Баланд,
• %28 Хеле баланд

тақсимотро медиҳад.

Ҷамъи High + Very High дар Table 1 %76 аст. Аз ин рӯ, арзишҳои %78 ва %76 бояд ҳамчун гузоришҳои гуногуни дохили манбаъ алоҳида нигоҳ дошта шаванд.

Бозёфти шиддати қабул

Манбаъ mean AII-ро %54,2 ва “Moderate” тавсиф кардааст.

Тибқи тақсимот, %52-и кишоварзон ҳадди ақал се таҷрибаро истифода мебаранд.

Бо %24 гурӯҳи калонтарини ягона кишоварзонеанд, ки се таҷрибаро қабул кардаанд.

%4 ҳамаи шаш таҷрибаро истифода мебаранд, %12 ҳеҷ кадомро.

Аммо азбаски weighted mean-и ҳисобшуда аз фоизҳои Table 2 тақрибан %42,33 аст, байни %54,2-и гузоришшудаи манбаъ ва тақсимоти ҷадвал фарқи ҳалношуда вуҷуд дорад.

Муайянкунандаҳое, ки манбаъ барои Binary Logit барҷаста мекунад

Манбаъ Education, Farm Size, Cooperative Membership ва Extension Contacts-ро ҳамчун муайянкунандаҳои қавии мусбати қарори умумии adoption барҷаста мекунад.

Education coefficient = 1,056 ва source OR = 2,87 аст. Ин ҷуфт аз ҷиҳати математикӣ бо ҳам мувофиқанд.

Farm Size coefficient = 1,166 ва source OR = 3,17 аст; exponentiation тақрибан 3,21 медиҳад ва натиҷаҳо дар маҷмӯъ наздик менамоянд.

Cooperative Membership coefficient = 1,463, source OR = 4,0 аст; exponentiation тақрибан 4,32.

Барои Extension Contacts, source Table 3 coefficient = 0,629 ва OR = 5,46 аст; ин ду рақам аз ҷиҳати математикӣ мувофиқат намекунанд. Abstract бошад extension coefficient-ро 1,692 медиҳад. Азбаски \(e^{1.692}\) тақрибан 5,43 аст, abstract coefficient ва Table 3 OR аз ҷиҳати рақамӣ ба ҳам наздиктаранд; аммо Verianla аз ин асос истифода бурда, коэффициенти Table 3-ро худкор “бояд 1,692 мебуд” гуфта ислоҳ намекунад.

Source Results prose барои extension дар як ҷой OR=4,60 ва баъдтар OR=5,46-ро истифода мекунад. Ин ҳам барои ҳамон як тағйирёбанда фарқи сеюми гузориш дар дохили манбаъ аст.

Чаро натиҷаи Access to Credit номуайян аст?

Table 3 сатри Access to Credit-ро бо ситора ва аз ин рӯ мувофиқи эзоҳи манбаъ ҳамчун p≤0,05 нишон медиҳад.

Ҳамин сатр:

\[ \beta=1.463,\quad SE=0.349,\quad Z=1.80,\quad OR=1.71 \]

медиҳад.

Аммо:

\[ \frac{1.463}{0.349}\approx4.19 \]

аз ин рӯ Z=1,80-и нашршуда бо коэффициент ва хатои стандартӣ мувофиқат намекунад.

Илова бар ин:

\[ e^{1.463}\approx4.319 \]

аз ин рӯ бо OR=1,71 ҳам мувофиқат намекунад.

Дар рӯйхати муайянкунандаҳои асосии Binary Logit дар Abstract Access to Credit нест, аммо Conclusion дастрасӣ ба қарзро яке аз омилҳои муҳими институтсионалӣ таъкид мекунад.

Бидуни model output-и хом, комбинатсияи воқеии coefficient, standard error, Z, p-value ва OR-и ин сатрро муайян кардан мумкин нест.

Намунаҳои пайдарпайтарини Multivariate Probit

Education дар Table 4 барои ҳамаи шаш таҷриба мусбат ва ситорадор аст:

Compost 0,988; Animal Manure 0,765; Green Manure 0,877; Mulching 1,099; Ash/Soap Biopesticide 0,654; Crop Rotation 1,432.

Farm Size барои ҳамаи шаш outcome мусбат ва ситорадор аст:

1,321; 1,099; 0,988; 1,543; 0,877; 1,765.

Cooperative Membership низ барои ҳамаи шаш outcome мусбат ва ситорадор аст:

1,654; 1,432; 1,211; 1,765; 1,099; 1,988.

Ин се тағйирёбанда дар Table 4 пайдарпайтарин намунаҳои мусбати adoption-ро нишон медиҳанд.

Натиҷаҳои practice-specific барои синну сол, таҷриба ва қарз

Age барои Green Manure −0,043* ва барои Ash/Soap Biopesticide −0,054* гузориш шудааст; дар чор таҷрибаи дигар ситора нест.

Farming Experience барои Compost 0,054*, Mulching 0,065* ва Crop Rotation 0,077* ситорадор аст.

Credit барои Compost 0,877*, Animal Manure 0,988**, Mulching 0,988* ва Ash/Soap Biopesticide 1,235* ситорадор аст; дар Green Manure ва Crop Rotation ситора нест.

Маънои ду ситорае, ки барои Animal Manure истифода шудааст, дар эзоҳи манбаъ шарҳ дода нашудааст.

Фарқи Table 4 барои Extension Contacts

Матни манбаъ мегӯяд, ки extension contacts ба ҳамаи шаш таҷриба таъсири мусбат ва аҳамиятнок дорад.

Дар Table 4:

Compost 1,4321; Animal Manure 1,211*; Green Manure 1,099*; Mulching 1,321*; Ash/Soap Biopesticide 1,877*; Crop Rotation 1,543*

дода шудааст.

Extension coefficient дар сатри Compost мусбат аст, аммо ситора надорад. Агар significance notation-и худи манбаъ асос гирифта шавад, ҷадвал ибораи “all six significant”-ро дар prose пурра дастгирӣ намекунад.

Фарқи дохили манбаъ дар соли Field Survey

Дар эзоҳҳои поёнии Table 1, Table 2 ва Table 4 Field Survey, 2025 навишта шудааст.

Аммо Table 3 Field Survey, 2026 менависад.

Азбаски бахши Methodology санаи ҷамъоварии маълумоти саҳроиро алоҳида ва равшан нишон намедиҳад, бидуни маълумоти хом/метамаълумот муайян кардани соли дуруст имконнопазир аст.

Фарқи номи модел дар Abstract

Abstract мегӯяд, ки маълумот бо “binary and multivariate logistic models” таҳлил шудааст.

Аммо Introduction ва Methodology модели дуюмро ошкоро Multivariate Probit (MVP) муайян мекунанд.

Table 4 низ натиҷаҳои “Determinants of Choice”-ро дар заминаи MVP муҳокима мекунад. Verianla номи асосии усулро ҳамчун Multivariate Probit-и Methodology нигоҳ медорад ва ибораи “multivariate logistic”-и abstract-ро ҳамчун фарқи алоҳидаи терминологӣ арзёбӣ мекунад.

Натиҷаҳое, ки таҳқиқот дастгирӣ мекунад

• Дар намуна огоҳӣ аз таҷрибаҳои кишоварзии органикӣ умуман дар категорияҳои баланд мутамарказ аст.
• %52-и кишоварзон ҳадди ақал се аз шаш таҷрибаи пайгиришудаи таҳқиқотро қабул кардаанд.
• Танҳо %4 ҳамаи шаш таҷрибаро истифода мебаранд.
• Education, Farm Size ва Cooperative Membership дар Table 4 барои ҳамаи шаш practice outcome коэффициентҳои мусбат ва ситорадор нишон медиҳанд.
• Дар тафсири манбаъ барои Binary Logit, Education, Farm Size, Cooperative Membership ва Extension Contacts ҳамчун adoption drivers-и муҳим барҷаста шудаанд.
• Санҷиши умумии Wald-и модели Multivariate Probit дар манбаъ аҳамиятнок гузориш шудааст.

Натиҷаҳое, ки таҳқиқот дастгирӣ намекунад ё мустақиман нишон дода наметавонад

• Исбот нашудааст, ки таҳсилот ё extension services сабабгори қабули кишоварзии органикӣ мешаванд.
• Намуна ҳамаи кишоварзони сабзавоткори Enugu State-ро ҳамчун state-wide sample-и пурраи эҳтимолӣ намояндагӣ намекунад.
• Истифодаи шаш таҷриба ба сертификатсияи органикӣ баробар нест.
• Азбаски манбаъ error-correlation estimates байни ҳамаи таҷрибаҳоро нашр накардааст, андозаи interdependence-и тахминкардаи MVP дида намешавад.
• Ҳамаи odds ratio-ҳои Table 3-ро боэътимод аз коэффициентҳои β ҳосил кардан мумкин нест.
• Манбаъ confidence intervals ё individual p-values барои Binary Logit нашр намекунад.
• Сохтори questionnaire-item-и awareness index пурра гузориш нашудааст.
• Тақсимоти Table 2 аз ҷиҳати арифметикӣ бо %54,2 mean AII-и нашршуда мувофиқат намекунад.

Тавсияҳои сиёсӣ ва амалӣ

Муаллифон тақвияти extension services, коҳиш додани knowledge gaps, дастгирии cooperative institutions, васеъ кардани дастрасии кишоварзон ба қарз ва рушди бозорҳои устувортареро, ки барои маҳсулоти органикӣ premium prices фароҳам карда метавонанд, тавсия медиҳанд.

Tailored education programs ва institutional reforms низ ҳамчун роҳҳои дастгирии гузариш ба истеҳсоли сабзавоти органикӣ пешниҳод мешаванд.

Ин тавсияҳо аз робитаҳои мушоҳидавии regression ва чорчӯбаи муҳокимаи таҳқиқот бароварда шудаанд. Таҳқиқот extension program, дахолати қарзӣ ё дастгирии кооперативиро ба таври randomize санҷида нашудааст.

Маҳдудиятҳои асосии методологӣ

Тарҳи буришӣ: Азбаски маълумот дар як буриши вақт ҷамъоварӣ шудааст, adoption transitions дар тӯли вақт пайгирӣ намешаванд.

Марҳилаҳои болоии мақсаднок: Азбаски LGA ва communities тасодуфӣ интихоб нашудаанд, state-wide representativeness маҳдуд аст.

N = 200: Бо дарназардошти истифодаи нӯҳ predictor дар MVP-и дорои шаш equation, ҳаҷми намуна аз ҷиҳати мураккабии модел муҳим аст; манбаъ инчунин power analysis гузориш намекунад.

Шкалаи Awareness: Сохтори бандҳои Questionnaire ва раванди 0–100 awareness scoring ба таври муфассал дода нашудаанд.

Номувофиқати AII: Distribution-и нашршуда тақрибан %42,33 arithmetic mean медиҳад, дар ҳоле ки манбаъ %54,2 гузориш мекунад.

Чопи формулаи Binary Logit: Equation (1) тарафи чапи logit-ро нопурра нишон медиҳад.

Формулаи odds-ratio: Equation (2) odds ratio-ро ҳамчун probability нишон медиҳад.

Table 3 consistency: Бисёр ҷуфтҳои coefficient–OR ва баъзе сегонаҳои coefficient–SE–Z аз ҷиҳати математикӣ мувофиқат намекунанд.

MVP Equation (3): Дар PDF рамзҳои асосӣ дида намешаванд.

MVP correlation results: Estimated off-diagonal correlation values-и \(\Sigma\) нашр нашудаанд.

Significance reporting: Дар Table 4 ду ситора истифода шудааст, аммо танҳо эзоҳи як ситора шарҳ дода шудааст.

Соли маълумот: Table 1, 2 ва 4 “Field Survey, 2025”; Table 3 “Field Survey, 2026” менависанд.

Ҷиҳатҳои қавии таҳқиқот

Таҳқиқот қабули кишоварзии органикиро танҳо ба натиҷаи дуии “adopter/non-adopter” маҳдуд накарда, кӯшиш мекунад намунаи интихоби шаш таҷрибаи ҷудогонаро низ арзёбӣ кунад.

Таҳқиқот маълумоти кишоварзонро аз 25 ҷамоат ва панҷ LGA дар бар мегирад; education, farm structure ва institutional access-ро дар як чорчӯбаи таҳлилӣ арзёбӣ мекунад.

Маълумоти ethical approval, informed consent, data-availability, conflict-of-interest, funding ва author-contribution ба таври равшан гузориш шудааст.

Ёддошт оид ба Манбаъ ва Усул

Таҳқиқоти аслӣ: Adoption Patterns of Organic Farming Practices among Vegetable Farmers in Enugu State, Nigeria.

Муаллифон: Justina Chituru Ibe, Ikenna Charles Ukwuaba, Timothy Chinonso Okoh, Chukwuma Otum Ume, Miracle Chinonyerem Ani, Juliet Nnenna Ikechukwu, Rosemary Nnedinso Arua, Joseph Oguejiofor Okorie, Rosemary Chiamaka Nzennwa.

Тартиби муаллифон: Сатри cite-as-и PDF ва сабти ҷории расмии маҷалла асос гирифта шудаанд.

Саҳми баробар: Изҳороти Equal contribution/equal first authorship вуҷуд надорад.

Муаллифи масъул: Ikenna Charles Ukwuaba.

Муассиса: Аксари муаллифон бо Department of Agricultural Economics, University of Nigeria, Nsukka алоқаманданд. Муассисаи Timothy Chinonso Okoh — Livestock Productivity and Resilience Support Project, New-Haven, Enugu, Nigeria.

Маҷалла: Journal of Agricultural Extension.

Сохтори институтсионалии нашр: Agricultural Extension Society of Nigeria (AESON).

Ҷилд / шумора: 30(4).

Саҳифаҳо: 1–12.

Соли нашр: 2026.

PDF DOI: 10.4314/jae.v30i4.1.

DOI дар сабти ҷории расмии маҷалла: 10.4314/1qd41j79.

Фарқи DOI: Азбаски PDF ва сабти ҷории расмии нашр DOI-ҳои гуногун нишон медиҳанд, ҳар ду арзиш алоҳида нигоҳ дошта шудаанд; саҳифаи ҷории онлайни мақола аз 10.4314/1qd41j79 истифода мебарад.

Санаҳои PDF: Submitted 26 May 2026; First Request for Revision 22 June 2026; Revisions 7 July, 16 July, 20 July ва 11 September 2026; Accepted 22 September 2026; Published 30 October 2026.

Санаи ҷории расмии нашри онлайн: 29 October 2026. Байни PDF ва online record як рӯз фарқ вуҷуд дорад.

Навъи манбаъ: Research Article; primary cross-sectional field survey.

Баррасии ҳамтоён: Сиёсати расмии Journal of Agricultural Extension double-blind peer review-ро истифода мебарад.

Ҳолати Preprint: Дар PDF-и манбаъ ё сабти ҷории расмии мақола preprint-и алоҳида нишон дода нашудааст.

Иҷозатнома: Саҳифаи ҷории расмии мақола Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License (CC BY-NC-ND 4.0)-ро нишон медиҳад. Дар сарлавҳаи болоии PDF низ CC BY-NC-ND навишта шудааст; аммо сатри шарҳи зери он калимаи NoDerivatives-ро дар матн намеорад.

Намуна: 200 кишоварзи сабзавоткор.

Интихоби намуна: Панҷ LGA мақсаднок → аз ҳар LGA панҷ community мақсаднок → аз ҳар community ҳашт farmer бо simple random → ҳамагӣ 25 community ва 200 respondent.

Ҷамъоварии маълумот: Пурсишномаи сохторёфта.

Outcome 1: Сатҳи огоҳӣ.

Outcome 2: Adoption Intensity Index / шумораи таҷрибаҳои қабулшуда аз шаш таҷриба.

Outcome 3: Binary adoption decision.

Outcome 4: Practice-specific binary choices барои Compost, Animal Manure, Green Manure, Mulching, Ash/Soap Biopesticide ва Crop Rotation.

Binary model: Binary Logit.

Multivariate model: Мувофиқи Methodology — Multivariate Probit; дар abstract ибораи “multivariate logistic” низ вуҷуд дорад.

Ҳадди аҳамиятнокӣ: %5; p<0,05 / дар ҷадвалҳо P≤0,05.

Фарқи манбаъ дар Awareness: Abstract/Results %78; Table 1 High + Very High = %76.

Арзиши манбаи Mean AII: %54,2.

Table 2 arithmetic check: Ҳангоми вазндиҳӣ бо арзишҳои AII аз тақсимоти фоизии нашршуда тақрибан %42,33 ба даст меояд; сабаби фарқро бидуни маълумоти хом шарҳ додан мумкин нест.

Модели умумии Binary Logit: LR χ²(9)=105,18; Prob>χ²=0,0000; Pseudo R²=0,381; log likelihood=−85,432.

Модели умумии MVP: Wald χ²(54)=298,76; Prob>χ²=0,0000; log likelihood=−487,321.

Эзоҳи Binary Equation (1): Дар PDF аргументи логарифм дида намешавад.

Эзоҳи Equation (2): PDF “Odd ratio = P(Yi=1)” менависад; ин таърифи стандартии odds-ratio нест.

Эзоҳи Equation (3): Дар PDF рамзҳои асосии формулаи MVP render нашудаанд; prose сохтори latent-variable ва multivariate-normal covariance-ро шарҳ медиҳад.

Эзоҳи Table 3: Бисёр мувофиқатҳои β–OR ва баъзе арзишҳои β–SE–Z аз ҷиҳати математикӣ номувофиқанд; азбаски model output-и хом нашр нашудааст, ислоҳи бесадо анҷом дода нашудааст.

Эзоҳи Table 4: Гарчанде Extension–Compost мусбат, вале бе ситора аст, prose мегӯяд extension дар ҳамаи шаш таҷриба аҳамиятнок аст; маънои ду ситора дар ҳуҷайраи Credit–Animal Manure дар эзоҳ муайян нашудааст.

MVP covariance: Модел covariance matrix \(\Sigma\)-ро муайян мекунад, аммо estimated correlation/covariance results нашр намешаванд.

Соли Field Survey: Table 1, 2 ва 4: 2025; Table 3: 2026.

Тасдиқи ахлоқӣ: Strategic Contacts, Ethics and Publications Directorate, University of Nigeria, Nsukka; research code UNN/EC/NSTA/FAGAGC STR/54 11 SEPT/2026.

Ризоияти огоҳона: Аз ҳамаи кишоварзони сабзавоткори иштироккунанда written informed consent гирифта шудааст.

Data Availability: Маълумот бо reasonable request аз corresponding author дастрас шуда метавонад.

Funding: Аз public, commercial ё not-for-profit funding agency specific grant гирифта нашудааст.

Conflict of Interest: Муаллифон изҳор кардаанд, ки бархӯрди манфиатҳо вуҷуд надорад.

AI Use Declaration: Generative AI истифода нашудааст; Grammarly танҳо барои grammar ва language editing истифода шудааст.

Acknowledgment: Муаллифон ба enumerators, ки дар ҷамъоварии маълумот кумак карданд, изҳори сипос мекунанд.

Саҳми муаллифон: IJC: conception/design, data-collection instrument development, analysis, interpretation, manuscript revision (%25); UIC: conception/design, data collection, interpretation, first draft ва revision (%20); OTC: interpretation, first draft, manuscript development (%10); UCO: manuscript development, data collection, interpretation (%10); AMC: conception/design, manuscript development, data collection, interpretation (%15); IJN: data collection, literature review, revision (%5); ARN: manuscript development ва revision (%5); OJO: data collection, literature review, revision (%5); NRC: data collection, literature review, revision (%5).

Маҳдудиятҳои асосии методологӣ: Тарҳи буришӣ; purposive LGA/community selection; тафсилоти нокифояи reproducibility барои awareness scale; фарқи гузоришдиҳии AII; номувофиқатиҳои формулаи Binary Logit ва Table 3; гузориш нашудани MVP covariance results; фарқҳои significance marking дар Table 4.