Production Diversity and Socioeconomic Characteristics of Household Farms
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The level of production diversity chosen by small household farms may not be optimal from a social perspective, due to the existence of market failures such as environmental externalities or barriers to credit. Public policies designed to stimulate more diversified crops are supposed to correct that inefficiency. Understanding the socioeconomic characteristics associated with agricultural diversification is important for a successful implementation of those policies. In this paper we investigate which are those characteristics that are mostly related with crop diversification. Unlike previous studies, which use small samples, circumvented to small geographical areas, we address these issues with a large and comprehensive dataset, with observations spread through a large geographical dimension, making it possible to analyze the role played by regions. We take a group of 4.7 million Brazilian farm households, of which a random sample is extracted and used in the estimation procedures. We then estimate a Tobit regression model using key agricultural variables and the well-known Simpson Diversification Index to measure crop diversification. The main findings are that the region where the farm is located, the on and off farm incomes, the farm’s size, the access to technical assistance, the farmer’s age and education all play important roles in explaining production diversity. Public policies will more likely achieve crop diversification if they take into account those characteristics.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle