Effect of Cassava Mosaic Disease (CMD) on Yield and Profitability of Cassava and Gari Production Enterprises in Sierra Leone
Notice bibliographique
Résumé
Cassava Mosaic Disease (CMD) seriously affects cassava (Samura et al., 2013; Fargette et al., 1988). There is limited information on tuberous root yield loss and the profitability of growing improved and local varieties infected with the cassava mosaic virus for tuber and gari production in Sierra Leone. The objectives of the study were to determine yield loss associated with cassava mosaic disease and conduct cost benefit analysis (budgets and break-even analysis) on cassava production using two improved varieties (SLICASS 4 and 6) compared against the local susceptible variety Cocoa, for gari production and Cocoa as a poundable enterprises for the boil and eat market. Activity 1 involved the establishment of a yield loss trial using the paired plot technique. Activity 2 assessed productivity of cassava and gari production. Data collected were analysed using the analytical frame work that incorporates the concept of gross margin analysis as describe by Brown (1979). This included cost benefit analysis (CBA), the net social benefit (NSB) or the excess of total benefit over total cost represents the net present value (NPV) and The Internal Rate of Returns (IRR).The yield loss associated with the local variety Cocoa under this system was 4.27 t/ha which is equivalent to 38.92% yield loss resulting from the cassava mosaic disease infection. SLICASS 4 and SLICASS 6 recorded positive returns to production of tubers and gari. The local variety Cocoa enterprises for gari under the same condition recorded a negative returns even in the 6 year. However Cocoa for the boil and eat market had the highest profit level. The implication of this study is that breeding effort should be geared towards high yielding mosaic resistant varieties that are poundable more profitable and suits the cultural and domestic demand of the producers, processors and consumers.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».