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Enregistrement W2128227940 · doi:10.6000/1929-7092.2012.01.11

Assessing the Impact of Dairy Policies on Farm-Level Profits in Dairy Farms in Bangladesh: Benchmarking for Rural Livelihoods Improvement Policy

2012· article· en· W2128227940 sur OpenAlexvenueno aff
Mohammad Mohı Uddın, Maria Sultana, B. Bruermer, K.J. Peters

Notice bibliographique

RevueJournal of Reviews on Global Economics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Innovations and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLivelihoodBusinessProfit (economics)Christian ministryAgricultural scienceBenchmarkingAgricultural economicsFarm incomeProduction (economics)AgricultureEconomicsMarketingGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: The objective of this study was to benchmark the set of dairy supporting policies on farm level profit in small-scale dairy farmers and also analyse how improved dairy support services and adoption of technologies enhance rural livelihoods. This study applies the International Farm Comparison Network (IFCN) method. The data were analysed by utilizing the extended version of TIPI-CAL (Technology Impact Policy Impact Calculations) model (TIPI-CAL software version 5.1). The improved dairy support services: marketing access (IM-MKS), veterinary services (IM-VHS), feeding and nutritional services (IM-FNS), community based fodder production system (CB-FPS), national breeding programme (NL-BRP) showed the highest impact on milk yield, entrepreneur's profit and household income in all three production systems compared with its base line farms. The extensive and traditional systems were responding more to the proposed policies to increase the entrepreneur's profits compared with intensive production systems. Adoption of policy increases the daily household income above the absolute poverty line (1US$/day). This study results could be useful for prioritizing the policies on delivery of support services and technology and are expected to be helpful as a benchmark to implement the 'draft policy proposal' by the Ministry of Fisheries and Livestock (MOFL) in Bangladesh.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,906
Score d'incertitude au seuil0,216

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,278 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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