Potentiel de Productivité et Efficacité Technique du Secteur Agricole en Afrique
Notice bibliographique
Résumé
This study utilizes frontier metaproduction functions to analyze inter‐region agricultural productivity differences. Technical efficiency scores are examined through estimation of stochastic frontiers for 16 African countries divided into three different regions (West Africa, East and Southern Africa, and North Africa) from 1970 to 2001. The idea is to explore the differences in efficiency and technological gaps of agricultural sector. Apart of common traits that characterize African agricultural sector, countries exhibit national and regional specificities. These diversities are such that it is difficult to make valuable generalizations. It appears from the results that: in West Africa, the level of technology is relatively good, meaning that there is no problem of input constraints. By contrast, the efficiency with which inputs are used is very low. The situation is very different in the East and Southern Africa, with the level of technology relatively low and appreciable technical level. At least, the North Africa countries make a performing mixture between technology and efficiency. Cette étude utilise les Meta frontières de production pour analyser les différences inter‐régionales de la productivité agricole. Les niveaux d'efficacité technique sont examinées par l'estimation des frontières stochastiques de 16 pays africains regroupés en trois régions (l'Afrique de l'Ouest, l'Afrique de l'Est et Australe, et l'Afrique du Nord), sur une période allant de 1970 à 2001. L'idée étant d'explorer les différences d'efficacité et les écarts technologiques du secteur agricole. Au‐delà des simples traits communs qui caractérisent le secteur agricole africain, on trouve des expériences nationales et régionales dont il est difficile, du fait de leur grande diversité, de tirer des généralisations valables. Des résultats de l'étude, il ressort que: en Afrique de l'Ouest, le niveau technologique est relativement satisfaisant, traduisant le fait que la présence des inputs ne représente pas une contrainte. Par contre le niveau d'efficacité avec lequel ces intrants sont utilisés est assez faible. La situation est tout autre en Afrique de l'Est et Australe avec un niveau technologique relativement faible et un niveau d'efficacité appréciable. L'Afrique du nord enfin fait un savant dosage entre efficacité et technologie.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».