Notice bibliographique
Résumé
Although Kenya is the most successful producer and exporter of fresh produce and flowers in sub-Saharan Africa, other countries both in Africa and elsewhere, offer strong competition that could erode export market share in future. Increased labor productivity is crucial for Kenya’s competitiveness. This study aimed at examining the key drivers of labour productivity in flower farms in Naivasha, Kenya. Descriptive survey design was employed and stratified proportionate random sampling technique used to select 381 respondents from who data was collected using a questionnaire. A log-linearized Cobb-Douglas model was used examine determinants of labour productivity. The results showed that workers’ participation in Labor unions, Information & Communication Technology and workers’ skills acquired through training were the major factors that determined labour productivity by 35.4 percent, 19 percent and 14.7 percent respectively. While worker’s wage increase and tools used by a worker influenced labour productivity by 9 percent and 11.4 percent respectively. Worker’s level of education and worker’s experience also increased labour productivity by 5.1 percent and 4 percent respectively. The study recommends that; the Kenyan government should give special attention to education to produce skilled and innovative workers. Flower Farms should invest more in training of workers to acquire relevant skills, acquisition of appropriate tools; improve ICT infrastructure and support labor union in the flower farms.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».