Factors Affecting Technical Efficiency of Rubber Smallholders in Negeri Sembilan, Malaysia
Notice bibliographique
Résumé
The main objective of the study was to figure out, identify and analyse the technical efficiency of rubber smallholders’ production in Negeri Sembilan, Malaysia. Multi-stage data collection procedures, comprising both purposive and random sampling techniques, were used. Using structured questionnaires, farm-level information with cross sectional data from five districts of Negeri Sembilan, were employed in the study. A parametric Stochastic Frontier Analysis (SFA), with a transcendental logarithmic (Translog) functional form, was used in the study. The descriptive statistics results revealed that, the mean rubber yield was 5465 kg while that of the seven inputs used include 1.2 ha, 602.7, 2.33, 363.6 kg, 13.0 lit, 13.2 man days and 2.47 respectively for farm size, task, farm tools, fertilizer, herbicides, labour and rubber clones.The inferential statistics showed that, the mean technical efficiency was found to be 0.73 with a standard deviation of 0.089. Thus, this translates that 27% accounted for technical inefficiency. Both the sigma square and gamma coefficients were found to be statistically significant at 1% level. The Log Likelihood Function (LLF) and the Log Rati (LR) test were found to be respectively 167.7 and 34.07. The results further revealed that, although none of the farms were found to be on the frontier, however, 9 farms were very near the frontier with efficiency score range between 0.90-0.99. And twenty (20) firms have range 0.80-0.90. Race, Tapping experience, household number and extension agent’s visits were found to be technically significant and are thus critical in determining technical efficiency of rubber smallholders in Negeri Sembilan, Malaysia.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».