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Enregistrement W1964442479 · doi:10.5539/sar.v1n1p103

Adoption of Some Cocoa Production Technologies by Cocoa Farmers in Ghana

2012· article· en· W1964442479 sur OpenAlexvenueno aff
F. Aneani, V.M. Anchirinah, F. Owusu-Ansah, M. Asamoah

Notice bibliographique

RevueSustainable Agriculture Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueCocoa and Sweet Potato Agronomy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCocoa Research Institute of Ghana
Mots-clésTheobromaCOCOA BEANAgricultural scienceProduction (economics)Yield (engineering)SowingBusinessAgronomyEconomicsBiologyHorticulture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Adoption of the cocoa (Theobroma cacao) production technologies recommended to cocoa farmers by Cocoa Research Institute of Ghana (CRIG) had been low, leading to yield and production levels below potential. To investigate this issue, a formal socio-economic sample survey of 300 cocoa farmers selected randomly, by a multi-stage sampling technique, from all the cocoa growing regions of Ghana was conducted with a structured questionnaire for the individual interviews. The adoption rates of CRIG-recommended technologies such as control of capsids with insecticides, control of black pod disease with fungicides, weed control manually or with herbicides, planting hybrid cocoa varieties and fertilizer application were 10.3%, 7.5%, 3.7%, 44.0% and 33.0%, respectively. Adoption models indicated that credit, number of cocoa farms owned by the farmer, gender, age of the cocoa farm, migration, cocoa farm size, and cocoa yield affected the adoption decisions of cocoa farmers concerning the CRIG-recommended technologies analyzed in this study.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,552
Score d'incertitude au seuil0,270

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,254 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations84
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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