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Enregistrement W2055925003 · doi:10.5539/sar.v4n2p31

A Stochastic Frontier Analysis of Technical Efficiency of Maize Production Under Minimum Tillage in Zambia

2015· article· en· W2055925003 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueSustainable Agriculture Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEfficiency Analysis Using DEA
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCollege of Engineering, Michigan State UniversityMichigan State University
Mots-clésTillageAgricultural economicsProduction–possibility frontierEconomicsProductivityProduction (economics)AgricultureAgricultural productivityAgricultural scienceMathematicsEnvironmental scienceGeographyAgronomyEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>Minimum tillage and other conservation agriculture practices are not only associated with income gains but are also claimed to be the panacea to the declining agricultural productivity and soil degradation problems in Africa and across the world. The few studies on technical efficiency related to the agricultural sector performance in Zambia have not attempted to determine how technically efficient smallholder farmers that produce maize under minimum tillage are. This study used stochastic frontier analysis based on both the half-normal and exponential model distributions on 2008 cross-sectional nationally representative data of 160 smallholder maize farm households that adopted minimum tillage in Zambia. Results indicate that maize farmers face increasing returns to scale (1.074) implying that there were opportunities for them to improve their technical efficiency as they were operating in stage I of their production functions. The half-normal and exponential model distributions indicate average technical efficiency scores of 60 and 71.7 percent, respectively. Their respective lowest efficiency scores were 9.3 and 8.5 percent. The highest efficiency scores for the half-normal and exponential model distributions were 89.3 and 90.9 percent. Maximum likelihood estimation results show that marital status, level of education of household head, square of household size, off farm income, agro-ecological region III, distance to vehicular road and access to loans are statistically significant factors that affect technical efficiency of smallholder maize farmers that practice minimum tillage in Zambia. The study calls for increased infrastructural development through construction of improved road network, schools and colleges in remote areas as a means to increasing accesss to knowledge and other agricultural services in order to enhance their technical efficiency levels. It also recommends promotion of minimum tillage practices in recommended agro-ecological regions to improve their technical efficiency. The study further acclaims for increased access to loans by smallholder maize farmers that practice minimum tillage as this would in one way induce them to invest in improved varieties and equipment that would help enhance their technical efficiency in Zambia.</p>

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.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,784
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,039
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,320 · 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