Analysis of Determinants of Cassava Production and Profitability in Akpabuyo Local Government Area of Cross River State, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
The study examined the determinants and profitability of cassava production in Akpabuyo, Cross River State. A multistage sample procedure was used to select eighty (80) farmers and data were collected with structured questionnaire. Data were analyzed using descriptive statistics, gross margin and ordinary least square (OLS) criterion. Analysis shows that cassava production was dominated by females (67.5 percent) in the study area. The mean age (47.85) shows that farmers were in the active labour force with mostly small farm sizes (0.98ha). The profitability analysis also shows per hectare gross margin of N9,520.66 and the cost N7,001.94, implying that cassava production is profitable. The results further reveals that farm size, value of land, gender, age, educational level and farming experience influenced output positively, while value of cassava cuttings, labour and family size had negative influence on cassava output. However, the test of significance shows that cassava cuttings, labour, education and experience exerted greater influence on cassava output, implying that a change in any one of these variables resulted to a significant change in output. One of the most serious problems encountered by cassava farmers in the study area was high cost of inputs, while lack of implements constituted the least problem. Therefore, it is recommended that concerted effort should be made towards the implementation of policies that will enhance farmers output.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».