Estimation of Total Factor Productivity Growth of Major Pulse Crops in Rajasthan, India
Notice bibliographique
Résumé
Background: Pulses, supplemented with cereals, provide a perfect mix of vegetarian protein of high biological value. The productivity of pulses in India is less than half of the productivity levels in the USA and Canada. Present investigation was aimed to Total Factor Productivity (TFP) growth in three pulse crops in the state of Rajasthan from 2000-01 to 2017-18. Methods: In the current study, the Tornqvist Theil Index was used to compute the total output index, total input index and total factor productivity index. The Tornqvist Index is exact for the homogenous translog production function that can deliver a second order approximation to an arbitrary twice differentiable homogenous production function. The translog function does not require perfect substitutes for inputs. If the relative price of input increases, the producer decreases its use (substituting other inputs) until all marginal productivities are proportional to the new prices. Result: The results of this study has indicates low TFP in Gram (0.98%) despite a 59.23 per cent share in the total pulse output of the state. The annual compound growth rate of TFP of black gram increased at the rate of 1.11 per cent per annum (moderate growth) and the contribution of TFP to output growth was low; at about 41.63. Whereas, the compound growth rate of TFP of annual green gram crop increased at the 2.38 per cent per annum (high growth) while its TFP to output growth was about 66.43 per cent. The real cost of production of gram, black gram and green gram crop increased by 0.77, 1.49 and 1.57 per cent per annum, respectively.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».