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Enregistrement W1911341263 · doi:10.3968/j.css.1923669720120803.1125

Market Supply Response of Cassava Farmers in Ile-Ife, Osun State

2012· article· en· W1911341263 sur OpenAlexvenueno aff
O. F. Adesiyan, Adewumi Titus Adesiyan, R. O. Oluitan

Notice bibliographique

RevueCanadian social science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCassava research and cyanide
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDescriptive statisticsHectareAgricultureAgricultural scienceRegression analysisAgricultural economicsEconomicsSocioeconomicsGeographyMathematicsBiologyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined the market supply response of cassava farmers in Ile-Ife, Osun State. Data were collected from 80 cassava farmers from four cassava producing Local Government Areas (LGAs) namely; Ife-East, Ife-Central, Ife-North and Ife-South. These were analysed using descriptive statistics and regression technique. The results of the descriptive analysis showed that method of cassava farming was mainly traditional and cassava was mostlly cultivated with maize. Majority of the cassava farmers were married, literate and of about 35 years meaning that more young people were into cassava cultivation in Ile-Ife. Also, the farmers had an average of 8 members per household. The results of the regression analysis revealed that 97% of the variations in the marketed surplus of cassava were explained by the variables in the model. The result also revealed that the quantity of cassava output in kg and the family size had positive and significant effects on the marketed surplus while losses, quantity of cassava consumed in kg, payments in kind in kg, size of land in hectares had negative effects on the marketed surplus. The elasticity of marketed surplus was 1.6 meaning that the supply response was elastic indicating that the higher the price of cassava output in kg the more the quantity of cassava that will be supplied. Key words: Cassava Farmers; Market supply response; Nigeria; Osun State

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,471
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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