Exploring Opportunities for Enhancing Innovation in Agriculture: The Case of Cocoa (Theobroma cacao L.) Production in Ghana
Notice bibliographique
Résumé
An exploratory study was conducted to identify opportunities to enhance innovation in the cocoa sector in Ghana. The specific objectives were to identify the key stakeholders in the cocoa industry, and elicit farmers and other stakeholders’ perceptions on cocoa production and marketing practices, as well as the inherent constraints and opportunities. The study involved literature review of published information and the use of Participatory Rural Appraisal (PRA) tools such as focus group discussion, problem tree analysis, seasonal calendar, and ranking techniques to elicit information from the respondents and purchasing clerks in the Eastern and Western Regions of Ghana. The problem tree analysis indicated that low cocoa incomes were due to low cocoa yields which were in turn caused by high incidence of pest and diseases such as capsids/black pod/cocoa swollen shoot virus disease (CSSVD), declining soil fertility and use of unapproved planting materials. The seasonal calendar analysis indicated that most cocoa farmers were financially constrained, experience high labour availability and cost from May to July during which farm activities are high. Based on the study, researchers recommend that the Ghana Cocoa Board (COCOBOD) intensifies its efforts in implementing the opportunities such as crop/livelihood diversification, provision of crop insurance against risk, etc. identified to enhance farmers’ welfare and the development of the entire cocoa industry. Addressing these constraints requires collaboration among the various stakeholders in the sector, including the government, research and extension as well as smallholder farmers.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».