Profit Efficiency of Rice Farmers in Cambodia The Differences between Organic and Conventional Farming
Notice bibliographique
Résumé
This article highlights some important issues regarding the relative profit efficiency of organic and conventional farming in selected study areas of Cambodia, by estimating pool and separate profit frontiers of the two groups and accounting for the self-selection problem. We identify the relationship between the efficiency score from each frontier with farmers’ characteristics. The results indicate that farmers cannot manage their rice farming effectively in larger fields and fail to optimize their labor input and costs owing to limited skills and knowledge in rice production. Organic fertilizers can help to increase farmers’ rice income, while chemical fertilizers are less effective in doing so. Interestingly, being an organic farmer had no effect on farmers’ income elasticity when we conducted pool frontier estimation. However, these results were rejected by an LR test that was favorable to the estimation of a separate frontier, which suggested a better efficiency score if farmers adopted organic farming. We found some significant factors influencing the efficiency score, including <em>education, own-tractor,</em> and <em>credit use</em> (negative correlation) and <em>selling, other farming,</em> and <em>number of poultry</em> (positive correlation). <em>Off farm</em> was negatively correlated with the efficiency score in organic farming, but positively correlated in matched conventional.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».