Technical Efficiency of Moringa Production: A case Study in Wolaita and Gamo Zones, Southern Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
Moringa has been becoming among vastly growing and trading commodities in different parts of Ethiopia for its multiple benefits. However, empirical researches analyzing its productivity at smallholder farmer level were missing. This study aimed to fill the existing gap with a cross-sectional survey study on sampled 117 Moringa producer farmers from southern Ethiopia. The Stochastic Frontier Model was used to estimate the level and factors determining the technical efficiency of Moringa production. The collected data fitted Cobb-Douglas production function with inputs, labor and the numbers of trees positively and significantly determined the output of Moringa. An estimated level of efficiency shows farmers have the possibility to increase Moringa output by 47.81% with existing inputs and technology. The land, off-farm activities, access to road, credit, and irrigation were significant factors affecting the technical efficiency of Moringa. It requires policies and development actions to perform on mechanisms to advance the production of Moringa. Hence, any development direction to enhance Moringa production should consider households with limited access to land and irrigation. Furthermore, the development of road infrastructure is required to increase agricultural productivity. In sum, modern credit institutions, as well as facilities, found essential to improve the livelihood of Moringa producers in the area.
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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 | 0,015 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».