Revista global de biología, agricultura y ciencias de la salud

Abstracto

Factores que afectan la adopción de prácticas de gestión sostenible del suelo en el distrito de Baglung, Nepal

Mahesh Badal, Shiva Chandra Dhakal, Jay Prakash Dutta y Rishi Ram Kattel

EspañolSSMP es la tecnología de manejo del suelo apropiada, basada en gran medida en recursos locales, para hogares agrícolas de media montaña con el objetivo de mejorar la fertilidad y productividad del suelo, brindar opciones de cultivo alternativas y aumentar las oportunidades de seguridad alimentaria y un ingreso en efectivo, y de esa manera mejorar los medios de vida. Atraer agricultores para prácticas de SSM sigue siendo un desafío. Por lo tanto, se realizó un estudio económico comparativo entre los principales productores de hortalizas que son adoptantes y no adoptantes de las prácticas de SSM. La investigación se llevó a cabo en el distrito de Baglung en 2015 y se recopilaron datos primarios en los VDC de Rayadanda y Damek. Se realizó un cronograma de entrevistas preprobado de un total de 120 encuestados, 60 de cada categoría de adoptantes y no adoptantes. Se utilizaron estadísticas descriptivas junto con la prueba t para el enfoque con-sin, la función de producción Cobb-Douglas y el modelo de regresión probit para analizar los datos. La población total del hogar muestreado fue de 765, de los cuales el 51,37 por ciento eran hombres y el 48,63 por ciento, mujeres. Al analizar el índice de adopción, la mayoría de los adoptantes tenían un nivel alto de adopción (46,67%) (agricultores que adoptaban más de 5 tecnologías, >58%), el 33,33 por ciento de los encuestados se encontraban en un nivel medio de adopción (agricultores que adoptaban hasta 5 tecnologías, =58%) mientras que el 20 por ciento se encontraba en un nivel bajo de adopción (agricultores que adoptaban menos de 5 tecnologías). El análisis de regresión probit se centró en los 120 miembros que adoptaron el cultivo de hortalizas con prácticas de gestión sostenible del suelo. Se investigó hasta qué punto las variables independientes del modelo utilizadas en la predicción predijeron correctamente la variable dependiente. El análisis de regresión probit mostró que tres variables eran estadísticamente significativas para el nivel de adopción, que eran; beneficiarios del proyecto, demostración de tecnología y fertilidad del suelo. Los adoptantes (beneficiarios del proyecto) del SSMP tendrán una mayor probabilidad de nivel de adopción, la demostración de tecnología tendrá un mayor nivel de adopción de tecnología y, asimismo, los agricultores que ya tienen buena tierra fértil tendrán un menor nivel de adopción de tecnología.