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Enregistrement W3195532333 · doi:10.3389/fsufs.2021.711530

The Effect of Crop Specialization on Farms' Performance: A Bayesian Non-neutral Stochastic Frontier Approach

2021· article· en· W3195532333 sur OpenAlexaff
Alphonse Singbo, Grigorios Emvalomatis, Alfons Oude Lansink

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Sustainable Food Systems · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEfficiency Analysis Using DEA
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsShadow priceDiversification (marketing strategy)Production (economics)Scope (computer science)IncentiveAllocative efficiencyEconometricsProductivityPoolingBayesian probabilityEconomies of scopeFrontierProduction–possibility frontierFunction (biology)MicroeconomicsIndustrial organizationMathematicsBusinessStatisticsComputer scienceMacroeconomicsGeographyMarketingEconomies of scale

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A Bayesian non-neutral stochastic input distance function model is used to examine whether output specialization has an impact on the economic performance of vegetable producers in Benin. Specialization is assumed to have an effect on the production frontier itself, as well as on the distance of each producer's observed data to this frontier (technical efficiency). A derivative-based measure of economies of scope is obtained by exploiting the duality between the shadow cost and the input distance functions. In this study, we also control for spatial heterogeneity of vegetable production by including a soil fertility variable in the production function at the farm level. The technology is found to exhibit no economies of scope, indicating that vegetable producers have no incentive for specialization or diversification. However, the degree of specialization has a positive effect on technical efficiency. From a policy perspective, the findings imply that policies to encourage specialization may lead to higher performance.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,609
Score d'incertitude au seuil0,901

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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