What determines the performance of SMEs? Evidence from poultry farming in Ghana
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to investigate factors influencing the performance of poultry farmers and examine the potential disparities in performance among gender, formalization and association membership and the source of such disparities if they are established. Design/methodology/approach This study focussed on the poultry farmers located in the Bono Region of Ghana. Data was gathered on a total number of 155 poultry farmers located in the study area for two rounds. This study augmented the traditional C-D function and estimate the determinants of performance using panel estimation technique. The Binder-Oaxaca was used to investigate disparities in performance. Findings The empirical results established a significantly positive relation between association membership, size, as well as formalization of farms and performance. However, there existed a negative relation between the level of education of managers and performance. Also, the discrimination analysis revealed the existence of discrimination stemming from association membership and formalization. Research limitations/implications Although the data gathered was adequate for the purpose of this study, further studies on poultry production in Ghana/Africa can broaden the scope to other constructs which are not captured in this study. Originality/value This study contributes to the growing literature that delves into the poultry industry of the Ghanaian economy. Conducting a further discrimination analysis aside the determining factors make the study unique.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».