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Enregistrement W2061566639 · doi:10.1111/j.1744-7976.2006.00055.x

Potentiel de Productivité et Efficacité Technique du Secteur Agricole en Afrique

2006· article· en· W2061566639 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

RevueCanadian Journal of Agricultural Economics/Revue canadienne d agroeconomie · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEfficiency Analysis Using DEA
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeographyFrontierProductivityPolitical scienceEthnologyEconomyEconomicsSociologyEconomic growthArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,800
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,192 · 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