Not all crops are equal: the impacts of agricultural investment on job creation by crop type and investor type
Notice bibliographique
Résumé
Significant agricultural investment has taken place across Africa over the most recent two decades. An expanding set of literature analyzes these investments, often using case study and comparative approaches. While this is important, not all agricultural investments are equal, yet they are often described as being such. Few studies utilize large data sets to conduct quantitative, comparative research. This paper examines investments in Ethiopia, using quantitative data of 102 investments that took place in one region between 1998 and 2018. Using this unique dataset, we conduct a comparative assessment of investments, analyzing traits such as crop choice, job creation, job type, implementation status, and investor type (Ethiopian, foreign, diaspora). We find that Ethiopian investors are granted larger average leases of land, though are fewer in number in comparison to foreign and diaspora investors. The same category of investors (Ethiopians) have higher implementation status but have created the least per hectare permanent and seasonal jobs. The regression analysis, however, shows that there is no statistically significant difference among the three types of investors in terms of per hectare job creation. From the investment types, horticulture/flowers created the most employment per hectare, followed by vegetables and fruits production. This evidence contests common narratives about agricultural investment and provides a basis for decision makers to better enable positive outcomes, such as greater job creation.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».