Elements of Opportunity and Poultry Farms Performance in Delta State, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
The paper examines the existence, if any, of differences in gross margin between rural and urban areas in Delta State, Nigeria. Data were collected from all 275 poultry farmers registered with the Delta State Ministry of Agriculture, Livestock Department. The null hypotheses was that there is no significant difference in poultry farm gross margin between locations in terms rural and urban areas; managers with formal education in agriculture and managers who have no formal education in agriculture; and managers who have and who do not have prior experience in poultry business. Data were collected from all 275 poultry farmers registered with the State Ministry Agriculture using copies of a structured questionnaire and were analyzed using frequency counts, means and T-test. Amongst the findings were: Majority of poultry business operators have low level formal education in disciplines not related to agriculture; there was a significant difference in the mean number of years of schooling and courses studied between rural and urban areas but that there was no significant difference in number of years of prior experience. The T-test results failed to reject the three null hypotheses. The study concluded that indeed elements of opportunity may vary from place to place but the ability to exploit the benefits may moderate or accentuate performance. Entrepreneurial capacity building was recommended for poultry business operators’ state wide.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».