Analyzing Economic Sustainability of Market Gardening and Rice Farms in Southwest Benin under FAFA Project
Notice bibliographique
Résumé
The issue of agricultural sustainability remaining a topical concern. While agriculture being an important sector for the development of world economies. It has noted that implementing farming sustainably for a better contribution in the next generation economic development needed. The main purpose of this paper is to analyze the economic sustainability of the rice farms and market gardening benefiting from the FAFA MC project in the Southwest juxtaposed departments in Benin. Specifically, it is first of all a question of assessing, with regard to the two types of farms, which type of farming is the most sustainable. Next, to see whether rice farms are more sustainable than market gardening farms; and finally, to highlight the relationship between economic sustainability and environmental and social sustainability. The data used where obtained from FAFA MC database (2012). Finally, a data of 48 farms were used in the analysis. The analysis techniques have consisted of three steps these are: descriptive analysis, the principal component analysis applied and an ascending hierarchical classification applied. The analysis of data supported by SPSS 2.0, Excel 2013 and SPAD 5.5 software package. To understand the economic sustainability of the farms, the sustainability indicators methodology of IDEA was employed. Overall, it emerges from the analysis of results that the farms considered have limited economic sustainability (a score of 38.25 / 100); group farms prove to be more economically sustainable than individual farms and vegetable farms are more economically sustainable compared to rice farms. So, it seems important to encourage groupings of individual farmers, to clearly define property rights on agricultural land, to sensitize producers to the application of the principles of sustainable development.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».