Technical Efficiency of Wheat Producers in North Shewa Zone of Amhara Region, Central Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study is to analyze technical efficiency of wheat producers and identifying the sources of inefficiency in North Shewa Zone of Amhara National Region State, Central Ethiopia. A multi-stage sampling technique was used to select sample respondent households. In the first phase, three potential wheat grower districts namely, Bassona Worrana, Siyadebrna Wayu, and Moretna Jiru were selected purposively. In the second stage, six potential kebeles (lowest administrative level), two from each of the three districts were selected. In the third phase, proportionally with population size, 374 sample households were selected using simple random sampling techniques from each of the selected kebeles. Cobb-Douglas Stochastic Frontier Production (SFP) function and inefficiency function were used to estimate the technical inefficiency level of wheat producers using a one-step maximum likelihood estimation procedure. The average productivity of wheat was found to be 32.60 quintals per hectare. Land size, fertilizer, seed, labor, and oxen power were important factors of production positively and significantly affecting wheat output. Age and education level of a farmer, off-farm income, extension contact, and credit services were found negatively and significantly affecting the technical inefficiency of wheat producing farmers. The inefficiency components contributed about 70.62% of the total deviation from the best possible production output. The average technical efficiency (TE) level of wheat producers was 72%. Overall, the provision of fertilizers, credit, and extension services would make wheat producers more productive and technically efficient in the study area.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».