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Enregistrement W2155740690 · doi:10.5539/jfr.v1n1p286

Global Food Crisis: Public Capital Expenditure and Agricultural Output in Nigeria

2012· article· en· W2155740690 sur OpenAlexvenueno aff
Suleiman G. Purokayo, Aminu Umaru

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFiscal Policy and Economic Growth
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgriculturePovertyEconomicsAgricultural economicsGovernment (linguistics)Capital expenditurePublic expenditureGovernment expenditureEconomic growthUnit (ring theory)Food securityDevelopment economicsCapital (architecture)BusinessGeographyFinanceMacroeconomicsPublic finance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The focus of this paper is to examine the effects of global food crisis on developing countries which most times are considered most vulnerable due to a number of factors ranging from conflicts in the region, to poverty and inequality, and factors that affect policies on agriculture. Issues concerning the use of food as alternative energy sources are still in its infant stages in Africa, and may not be relevant. The paper investigates the impact of capital expenditure on agriculture and credit to agricultural sector on the output of agriculture in Nigeria. Annual data covering 1990 – 2004 were used. Unit roots of the series were examined using Augmented Dickey – Fuller techniques. The overall results indicate that output of agriculture is positively related to capital expenditure on the sector but negatively related to the credit to agriculture. The paper therefore recommends improvements in government capital expenditure on agriculture. Credit policies and institutions should target beneficiaries (rural farmers).

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,135
Score d'incertitude au seuil0,442

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations7
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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