Economic Assessment of Technology Adoption in Oil Palm Plantations from Colombia
Notice bibliographique
Résumé
Adopting technology regarding agricultural crops has traditionally been associated with high costs. Producers have thus often abstained from adopting better agronomical practices and have consequently lost the benefits they could otherwise have obtained by implementing better criteria for managing their crops.This research builds on results by Ruiz et al., (2017) who found three typologies of oil palm lots, regarding adoption of technology and yields on oil palm crops from Colombia. This work was aimed at evaluating the typologies found by Ruiz et al. (2017) from an economic standpoint by using different economic assessment methods, in order to determine the benefits of technology adoption at the Colombian oil palm agroindustry. The methods used were aimed at estimating: unit cost, net present value (NPV), net income, land use efficiency, generation of income and competitiveness.Results indicate that the cost of producing a ton of fresh fruit bunches from oil palms (FFB) on lots having high adoption of technology was 2.5% to 8% lower when compared to lots having lower adoption of technology (Typologies 2 and 3. respectively). Technology adoption enables greater yearly net income to be obtained in mature oil palm crops in typology 1, than the one obtained at typology 2 and typology 3. The adoption of technology allows the grower to obtain net income equivalent to a legally-established yearly minimum wage (LEYMW), using less land. Finally, it was concluded that at average CPO prices for the period 2005-2015, the Colombian growers that participated in this study, may be competitive at the European market, which is the main destination of Colombian exports of crude palm oil (CPO).
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 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 ».