Explicarea modelului factorilor eficienți în construirea capacității experților în extindere pentru dezvoltarea agriculturii inteligente adaptate schimbărilor climatice în provinciile din nord-vestul țării

Introducere
Fiecare țară aflată pe drumul dezvoltării durabile are nevoie de consolidarea capacităților și de împuternicirea resurselor umane, organizațiilor și condițiilor de mediu și ecologice; din acest motiv, creșterea capabilităților are un impact semnificativ asupra împuternicirii persoanelor și a grupurilor.

Agricultura inteligentă în context climatic reprezintă o metodă care se concentrează asupra agriculturii și urmărește îmbunătățirea productivității și a veniturilor fermierilor, astfel încât, pentru a crește productivitatea și adaptabilitatea produselor agricole în Iran, este necesară implementarea metodelor de agricultură inteligentă în condiții climatice, prin dezvoltarea capacității resurselor umane de a lua decizii și de a acționa.

Sistemul de extensionare agricolă este considerat unul dintre instrumentele cheie pentru realizarea dezvoltării durabile și dispune de capabilități precum îmbunătățirea mijloacelor de trai, formarea fermierilor, stabilirea justiției sociale, împuternicirea fermierilor și creșterea producției și productivității.

Având în vedere importanța consolidării capacităților în sectorul asigurării alimentației și securității alimentare, care se confruntă zilnic cu numeroase amenințări, rolul formării în extensionare în promovarea inovării agricole și a noilor perspective, precum și formarea fermierilor pentru a-și îmbunătăți cunoștințele, informațiile și abilitățile, sunt considerați factori importanți și eficienți în consolidarea și dezvoltarea sectorului agricol din Iran.

Materiale și Metode
În acest studiu, populația statistică a fost formată din experți în extensionare din nord-vestul țării, acoperind cele trei prov-ințe: Azarbaijanul de Est, Azarbaijanul de Vest și Ardabil, totalizând 4256 de persoane.

Dimensiunea eșantionului a fost calculată pe baza formulei lui Cochran (n=354).

În funcție de numărul de centre din fiecare provincie și proporțional cu dimensiunea populației statistice precum și cu eșantionul necesar din fiecare provincie, s-a selectat aleatoriu eșantionul necesar în funcție de numărul angajaților din acea provincie.

Pentru abordarea problemei și obiectivelor cercetării, a fost dezvoltat un chestionar ca instrument principal de cercetare, format din patru secțiuni, șapte items și 31 de întrebări adaptate pentru experți în promovarea și dezvoltarea agricolă.

În afară de întrebările despre caracteristicile personale și profesionale (gen, vârstă, specializare, nivel de studii, experiență profesională, poziție organizațională, statut de angajare), toate celelalte items au fost prezentate pe o scală Likert de cinci puncte (1: foarte scăzut, 2: scăzut, 3: moderat, 4: ridicat, 5: foarte ridicat).

În această cercetare, pentru determinarea validității de față a chestionarului, acesta a fost aprobat de opiniile comitetului de cercetare, precum și ale managerilor și experților în extensionare agricolă, după mai multe etape de modificare și revizuire.

Pentru evaluarea validității constructului, a fost utilizat indicele de varianță medie extrasă (AVE) folosind software-ul SmartPLS.

Pentru determinarea fiabilității chestionarului, s-au folosit coeficienții alpha Cronbach și de fiabilitate compusă, iar în acest scop, 25 de chestionare au fost completate de un grup identic cu grupul de cercetare.

În această cercetare, au fost investigate două variabile independente principale și secundare.

Variabila dependentă în această cercetare este „dezvoltarea agriculturii inteligente în condiții climatice” (12 items), influențată de două variabile independente: factori educaționali și factori de promovare.

În studiu s-a utilizat metoda modelării ecuațiilor structurale (SEM).

Rezultate și Discuții
Educația, promovarea și consolidarea capacităților resurselor umane sunt strategii esențiale pentru dezvoltarea durabilă (Sulaiman, 2021).

Prin urmare, consolidarea capacităților resurselor umane este fundamentală pentru creșterea economică și prosperitatea oricărei țări (Notenbaert et al., 2017).

În analiza celor opt ipoteze, Tabelul 8 arată că coeficienții de cale pentru factorii infrastructurali, economici, sociali, organizaționali, culturali, educaționali, juridici și tehnici în consolidarea capacităților experților în extensionare pentru dezvoltarea agriculturii inteligente în condiții climatice sunt, respectiv, 0,120, 0,115, 0,114, 0,168, 0,143, 0,132, 0,147 și 0,104.

De asemenea, valorile statisticii t pentru acești coeficienți sunt 3,087, 3,120, 3,123, 7,17, 2,710, 2,468, 4,002 și 3,267, toate depășind pragul de 1,96, indicând semnificație la nivelul de eroare de 5%.

Estimările modelului sugerează că factorii infrastructurali, economici, sociali, organizaționali, culturali, educaționali, legali și tehnici au un impact pozitiv și semnificativ asupra consolidării capacităților experților în extensionare în dezvoltarea agriculturii inteligente în condiții climatice.

În general, pe baza rezultatelor obținute în această cercetare, se poate afirma că identificarea factorilor care creează și facilitează dezvoltarea capacităților experților în extensionare este foarte necesară pentru evoluția agriculturii inteligente în condiții climatice.

Rezultatele studiului arată că factorii infrastructurali, economici, sociali, organizaționali, culturali, educaționali, legali și tehnici joacă un rol eficient și semnificativ în dezvoltarea capacităților experților în extensionare în cadrul agriculturii inteligente în condiții climatice.

De fapt, creșterea și îmbunătățirea capacității experților în extensionare aduce beneficii directe și indirecte pentru membrii Organizației Jihadului Agricol și pentru localnici, precum și sporește cooperarea și interacțiunea dintre aceștia.

Rezultatele acestei cercetări sprijină factorii de politică și planificatori în identificarea punctelor slabe și a lacunelor pentru a îmbunătăți performanța Organizației Jihadului Agricol și pentru a atinge obiectivele Unității de Extensionare.

Analiza factorilor din acest studiu contribuie la o înțelegere mai bună a modului de îmbunătățire a capacității experților în extensionare și, în consecință, ajută la creșterea veniturilor, productivității și securității alimentare a populației, odată cu dezvoltarea agriculturii inteligente în condiții climatice.

Concluzie
Pentru analiza datelor, a fost utilizată metoda modelării ecuațiilor structurale cu abordarea celor mai mici pătrate parțiale pe baza software-ului PLS3.

În primul rând, pentru a putea aplica testul de modelare a ecuațiilor structurale, este necesar să verificăm dacă datele sunt normale sau nu.

Prin testele Kolmogorov-Smirnov și Shapiro-Wilk, se poate verifica normalitatea datelor, iar acest test se realizează la nivelul de încredere de 95%, adică la un nivel de semnificație de 0,05.

Conform rezultatelor din Tabelul 6, nivelul de semnificație (p) pentru fiecare variabilă este mai mic decât pragul de 0,05 (P < 0,05), ceea ce indică faptul că ipoteza nulă (H0) este acceptată, iar ipoteza alternativă (H1) este respinsă.

Acest lucru sugerează că variabilele de cercetare nu urmează o distribuție normală.

Pentru a evalua normalitatea, au fost utilizate testele Kolmogorov-Smirnov și Shapiro-Wilk, desfășurate la un nivel de încredere de 95%, în concordanță cu nivelul de semnificație al studiului.

Înainte de a continua cu analiza factorilor, a fost necesară confirmarea suficientei datelor.

Indexul Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) și Testul lui Bartlett pentru sfericitate au fost folosite în această direcție.

După cum se arată în Tabelul 7, adecvarea dimensiunii eșantionului (KMO = 0,988) și semnificația testului Bartlett (652,537) indică ambele că eșantionul este potrivit pentru analiza factorilor.

Pentru investigarea relațiilor cauzale între variabilele de cercetare și evaluarea compatibilității datelor cu modelul conceptual, s-a aplicat modelarea ecuațiilor structurale (SEM).

În mod specific, această cercetare a utilizat metoda celor mai mici pătrate parțiale (PLS3) pentru testarea ipotezelor și ajustarea modelului.

Rezultatele din softwer, prezentate în Figurile 2 și 3, arată ieșirea datelor după testarea modelului conceptual.

Conform Tabelului 8, rezultatele coeficienților semnificativi pentru fiecare ipoteză, coeficienții standardizați ai căilor și rezultatele verificării ipotezelor sunt prezentate.

Conform Figurilor 2 și 3, se poate concluziona că coeficientul standardizat (coeficientul de cale) între variabile (factori educaționali, infrastructurali, economici, sociali, tehnici, organizaționali, legali, culturali, cu dezvoltarea capacității agriculturii inteligente în condiții climatice) este semnificativ; astfel, la nivelul de încredere de 99%, ipoteza H0 este respinsă, iar ipoteza H1 este confirmată, ceea ce indică faptul că factori educaționali, infrastructurali, economici, sociali, tehnici, organizaționali, legali și culturali au efecte semnificative asupra consolidării capacităților experților în extensionare pentru dezvoltarea agriculturii inteligente în condiții climatice.

Crterionul GOF: Pentru evaluarea modelului, s-a folosit criteriul GOF, fiind introduse valorile 0,01, 0,25 și 0,36 ca valori slabe, medii și puternice pentru GOF.

Conform Tabelului 6, valoarea GOF este 0,865, confirmând o potrivire foarte bună a întregului model..