Impact of tenancy on economic efficiency of rice in Andhra Pradesh
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT\n\nThis paper examines the efficiency of tenant farmers and impact of tenancy on efficiency. The present study has been conducted in three districts of rice growing farmers namely Srikakulam, West Godavari and Kurnool districts in Andhra Pradesh. Data Envelopment Analysis (DEA) was employed to carry out efficiency scores followed by regression analysis to find out impact of tenancy along with the other factors on efficiency. Results observed that except in Srikakulam district, technical efficiency was noticed with highest mean values and efficiency ranges. However, majority of the farmers were using minimum quantity of inputs to produce the output. Allocative efficiency and economic efficiency were observed with lower mean and efficiency ranges. It is evident that majority of the farmers had not properly allocated their inputs and finally realized more cost of production. Availability of inputs was sufficient but input allocation was varied. Moreover, results from the econometric model revealed that both tenant and owner cum tenant ownership were influencing negatively to the economic efficiency of rice in Andhra Pradesh. Accordingly, these results suggested that proper allocation of inputs with sufficient output and lower rental values will be reduced the cost of production and changed the efficiency.\n\nKEYWORDS: Andhra Pradesh, Data Envelopment Analysis (DEA), Economic Efficiency, Rice, Tenancy, Tenant farmers
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».