Rates of return to sorghum and millet research investments: A meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Sorghum and millet grow in some of the most heterogeneous and austere agroecologies around the world. These crops are amongst the top five cereal sources of food and feed. Yet, few studies document the impact of sorghum and millet genetic enhancement. The Internal Rate of Return (ROR) is one of the most popular metrics used to measure the economic return on investment on agricultural research and development (R&D). This study conducted a meta-analysis of 59 sorghum and millet ROR estimates obtained from 25 sources published between 1958 and 2015. The average rate of return to sorghum and millet R&D investment is between 54-76 percent per year. All studies computed social rather than private RORs because the technologies were developed using public funds originating from host country National Agricultural Research Systems (NARS) and international organizations such as the INTSORMIL CRSP, ICRISAT and others. Nearly three quarter of the studies focused only on sorghum (72 percent) and around one tenth of the studies (8 percent) on millet. Regression models analyzed the determinants of variation in the reported RORs. Results show that ex-ante type and self-evaluated type of analyses are positively and significantly associated with the ROR estimates. Compared to estimates conducted by a university, results from international institutions and other mixed organizations provided significantly smaller estimates. Estimates conducted at national level also are significantly lower than those conducted at sub-national levels. The ROR is higher for studies conducted in the United States and for those conducted more recently. The study also reconstructed modified internal rate of return (MIRR) for a sub-sample of the reported RORs following recent methods from the literature. These results show that the MIRR estimates are significantly smaller than the reported ROR estimates. Both results indicate that investment in sorghum and millet research generates high social rates of return.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».