Risk and Economic Analysis of Greenhouse Cucumber and Tomato Cropping Systems in Oman
Notice bibliographique
Résumé
The agriculture investment decision affected by risk of capital and operation cost, yield and sale price of planted crops. This study examined risk of investment in green-house cucumber and tomato production and optimum mix of crop pattern at Al Batinah, Al Sharqiya Regions of Oman. The net present value with Monte Carlo simulation models are used to test risk efficiency and project viability. The result indicated that investment in two green-houses and growing one tomato crop and two cucumber crops (Tom1Cuc2) per year is more profitable and risk aversion. Stochastic Efficiency with Respect to a Function (SERF) performed and confirmed that (Tom1Cuc2) is the most risk efficient cropping system and got a positive NPV with 62% probability followed by growing tomato crop in two seasons with a positive NPV with probability of 58%. The study concluded tomato and cucumber producers are faced with different production and financial situations and their risk preferences play an important role in determining their production decisions. Risk premium analysis shows that greenhouse tomato growers need to be paid up to RO 2 847 to keep growing tomato instead of (Tom1Cuc2) cropping system. Greenhouse cucumber growers can sacrifices of RO 5 373 to justify not to switch from planting cucumber to grow (Tom1Cuc2) cropping system. Government subsidy should be given to farmers to construct new greenhouses to maximize their resource use efficiency, benefit from extended cropping season, protect their crops from adverse environmental conditions and increase food security.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».