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Enregistrement W3006163668 · doi:10.5539/jas.v12n3p175

Adoption of Certified Seed and Its Effect on Technical Efficiency: Insights From Northern Kazakhstan

2020· article· en· W3006163668 sur OpenAlexvenueno aff
Muratbek Baglan, Xue Zhou, Gershom Endelani Mwalupaso

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Innovations and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPriority Academic Program Development of Jiangsu Higher Education InstitutionsJiangsu Office of Philosophy and Social Science
Mots-clésCertificationProduction (economics)Quality (philosophy)Government (linguistics)BusinessAgricultureProductivityStochastic frontier analysisAgricultural economicsFood securityAgricultural sciencePublic economicsEnvironmental economicsBiotechnologyMarketingIndustrial organizationEconomicsEconomic growthMicroeconomicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the economic and food security importance of the Kazakh wheat sector, current statistics suggest a yield gap between actual and potential yields. In view of this, farmers, stakeholders and the government are looking for agricultural technologies to increase the output. To this end, adoption of certified seeds is being promoted. The reasoning is that certified seed is produced from seed of known genetic origin and genetic purity, in a controlled and tested manner, processed and declared in accordance with the Law on Seeds and thus, could aid in producing maximum obtainable output. Unfortunately, little is known on whether this could affect wheat production and technical efficiency more than the conventional seed as such a subject has never benefitted from empirical analysis. To begin to fill this research gap, data from smallholder farms in Kazakhstan is used to evaluate the impact of adoption on technical efficiency by applying the stochastic production frontier. Results indicate that adoption of certified seed has productivity effects. Precisely, adopters are 20% more efficient than their counterparts. To a large extent, this is attributable to the quality of seeds used. Therefore, our study demonstrates the importance of certified seed adoption and accentuates the role governments can play in ensuring seed quality for enhanced technical efficiency.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,907
Score d'incertitude au seuil0,216

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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