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Enregistrement W2559919590 · doi:10.1111/agec.12322

Is late really better than never? The farmer welfare effects of pineapple adoption in Ghana

2016· article· en· W2559919590 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAgricultural Economics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Innovations and Practices
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesUnited States Agency for International DevelopmentInternational Growth CentreNational Science Foundation
Mots-clésWelfareShock (circulatory)EconomicsContext (archaeology)AgricultureAsset (computer security)Agricultural economicsSurvey data collectionDeveloping countryEconomic growthMarket economyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Export agriculture offers potentially high returns to smallholder farmers in developing countries, but also carries substantial market risk. In this article we examine the intertemporal welfare impact of the timing of a farmer's entry into the export pineapple market in southern Ghana. We examine whether farmers who never cultivated pineapple are better or worse off than farmers who decided to adopt pineapple earlier or later relative to their peers and experienced a significant adverse market shock several years prior to our endline survey. We use a two‐stage least squares model to estimate the causal effect of duration of pineapple farming on farmer welfare. Consistent with economic theory, we find that earlier adoption of the new crop brings greater welfare gains than does later uptake. But we find that the gains to later uptake of pineapple—just before the market shock—are small in magnitude, just 0.1 standard deviations of a comprehensive asset index, indicating that the gains to adoption may be precarious and depend on the context, in particular on the severity of prospective market shocks.

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.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,889
Score d'incertitude au seuil0,342

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,189 · 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