Funding of Agricultural Research and Development in Ghana: The Case of Council for Scientific and Industrial Research (CSIR)
Notice bibliographique
Résumé
Agricultural Research and Development (R&D) investments contribute greatly to economic growth, agricultural development and poverty reduction in developing countries. This paper examines the financial investment and expenditure trends in agricultural R&D in Ghana with emphasis on the Council for Scientific and Industrial Research (CSIR) and the implication for the policies driving agricultural research in Ghana. Data from Agricultural Science & Technology Indicator (ASTI) and in-depth studies on agricultural R&D in Ghana were used. Purposive sampling was used to gather data in thirteen agricultural research institutes and five public universities in Ghana. Through questionnaire administration, data were collected and analyzed using descriptive statistics. The study revealed that, total public agricultural R&D expenditure had increased by 59 per cent from 42.5 million (2005 PPP) dollars in 2000 to 67.7 million (2005 PPP) dollars in 2011 and with an average expenditure of 54.1 million (2005 PPP) dollars per year. The total expenditure by CSIR constitutes about 50 per cent of the total agricultural research expenditure in Ghana. The study however, showed a drastic decline in capital investments from 6.7 per cent in 2000 to 0.1 per cent in 2011 of the total government funding with operational cost following similar declining pattern. Still, when considering the totality of funding including salaries and wages, government support is the main source of funding for agricultural R&D in Ghana (85 per cent) with donors (7.3 per cent), sale of goods and services (6.7 per cent) and others serving as complementary sources. Though there have been considerable government investments in agricultural R&D in CSIR over the period, impact on operational and research activities has been minimal as the chunk of it went into payment of salaries and wages. The fundamental challenge is funding the very important operational and research activities which lead to technology development and innovation. Increasing commercialization of research technologies and government investment in agricultural R&D in Ghana, are recommended to address this investment challenge.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».