The Determinants of Marketing Efficiency of Cocoa Farmer Organization in Cameroon
Notice bibliographique
Résumé
Access to the market for smallholder is a permanent concern of actors of development in developing country. Many studies carried out arrived at conclusions according to which the smallholder still badly connected to the agricultural market (Key et al., 2000; Gabre-Madhin, 2001; Gabre-Madhin, 2009). One of the solutions is to improve the access of those smallholder to the market is the collective marketing of their product through the farmer’s organizations (FOs). These FOs being regarded as small commercial firms, the question of their efficiency remains a permanent concern for the farmers who do always participate to this form of marketing. This article thus aims of measuring the differences in efficiency between the forms of FOs and identifying the determinants of these differences in efficiency. The estimation of efficiency levels is made by the DEA model and the identification of the determinants of these efficiency levels is made by the model of negative binomial regression. Globally, the results show that FOs commercial efficiency is still low. This level is estimated at 0.57. Besides, efficiency is significantly affected by FO’s internal factors (FOs’ age, number of years spent in the position by the FOs’ administrative staff, governance level of FOs, education level of FOs’ leaders and leaders’ productive capacity) and external factor (area removal). In particular, the results indicate on the one hand that the age at which FO is mature for marketing efficiency is 32 months. This age which seems to be rather long may be due to the fragility of most of FOs. On the other hand, the estimation indicates that the weight of productive leaders encouraged them to meet the objectives of farmers.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».