Comparative Analysis of Motorized and Manually Propelled Technologies of Artisanal Fisheries in Ijebu Waterside of Ogun State
Notice bibliographique
Résumé
<p>This study was carried out to analyze the comparative analysis of efficiencies of artisanal fisheries in Ijebu Waterside of Ogun State. The objectives determined gross margin analysis; estimate the technical efficiencies of both the manually propelled technology (MPT) and motorized technology (MT) of artisanal fishery systems and determining the factors influencing the technical efficiencies of artisanal fisheries in the study area. A multistage sampling technique was used to select a total of 400 Artisans from the study area. Primary data were collected using structured questionnaire as interview guide, on the socio-economic characteristics, production inputs and output prices. The data collected were analyzed using both descriptive and inferential statistics. Stochastic production frontier model was used to estimate the technical, efficiencies of both motorized and manually propelled technologies in artisanal fishery system as well as the factors influencing the technical, efficiencies of the artisans.</p> <p>The results of the comparison of the MPT and (MT) revealed that the average income per month for MPT was N361,847.48 and the amount accruable per month for the MT was N560,755.57. The results of the comparison of catch efficiency and inefficiency function showed that in MPT, fishing gear, vessel length, number of crew/skippers, quantity of bait and battery were all significant at 5 percent probability level while for MT, fishing gear, outboard engine, battery and miscellaneous quantity were the significant factors. The mean catch efficiency of MPT was 0.92 compared to MT with 0.98. However, the comparison of the inefficiency shows that education, age, and household size are significant factors while education is significant factors in both MPT and MT respectively. The results of the returns-to-scale revealed that the parameters estimate of the MT was higher with 4.35 compared to MPT with 2.56.</p>
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».