Exploring Opportunities for Enhancing Innovation in Agriculture: The Case of Oil Palm Production in Ghana
Notice bibliographique
Résumé
We carried out a study using key informant interviews, focus group discussions and individual interviews to explore opportunities to enhance innovation in the oil palm sector in Ghana. Current technical innovations at the farm level are insufficient to promote sustainable oil palm production and to alleviate poverty because of overriding institutional constraints at the larger-than-farm level. Oil palm was selected for the study for three main reasons: (1) It is considered a national priority crop because of its potential for reducing poverty, (2) It has a wide geographical coverage and (3) It is considered as both food and cash crop. Oil palm has evolved in the past 40 years from a public-sector to a private-sector crop. The study identified the following main actors in oil palm production: small private farms that produce about 80% of the crop; large-scale industrial estates with their network of smallholder and out-grower farmers who produce to supply their large-scale mechanized processing mills; small-scale semi-mechanized processing mills, medium-scale mechanized mills and secondary processors. Opportunities that will make it rational for farmers to invest in increased production and improved sustainability include: (1) creating institutional conditions that will enable small-scale processors to be integrated into the value chain; (2) organising farmers to be able to negotiate for better deals for themselves; (3) improve system of distribution of improved planting material in regions where accessibility to seedlings of the high-yielding tenera hybrid variety is difficult; and (4) developing new tenancy rules and arrangements that improve the income of tenant farmers and encourage them to invest in increased productivity.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».