Exploring the Effects of Climate Change on Net Revenue of Farmers: An Econometric Investigation Using Farm-Level Data in Cross River State, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
This paper addressed the effects of climate on the net revenue of farmers in Cross River State. The specific objectives of this paper are; to examine the level of yam production in Cross River State and, to determine the factors that affect farmers' net revenue. Data was collected from 209 farmers using a well-structured questionnaire. The analysis was done using the independent sample t-test, the Chi-square test and Ordinary Least Square (OLS) regression. The findings revealed that the mean value of the respondents on the level of profit was N88,192.13, while the maximum and minimum amount were N110,000 and N50,000, respectively. The independent sample t-test showed that education produced a statistically significant difference in means. The Chi-square test showed that educational level (p-value =0.047), age (p-value=0.034), farming experience (p-value=0.061) and access to credit (p-value=0.088) have a relationship with the net revenue of farmers. The result from the OLS regression revealed that the variables that affect the net revenue of farmers are farming experience, household size, access to the weather forecast and tenure status. This research recommends that policymakers should emphasise how to improve these factors to enhance farmers' net income to increase self-sufficiency in food crop production.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».