Corrigendum to “Measuring the poverty reduction effects of adopting agricultural technologies in rural Ethiopia: Findings from an endogenous switching regression approach”
Notice bibliographique
Résumé
In the original published version of this article, Muhammad IbrahimShah would like to remove the affiliation with Department of Resource Economics and Environmental Sociology (REES), University of Alberta, Edmonton.The correction version should be as following: Mesele BelayZegeyea, Getamesay Bekele Mesheshaa,b, Muhammad IbrahimShahcaDepartment of Economics, Debre Berhan University, P.O. Box 445, Debre Berhan, EthiopiabDepartment of Development Economics, Ethiopian Civil Service University, Addis Ababa, EthiopiacAlma Mater Department of Economics, University of Dhaka, Bangladesh The authors apologize for the errors. Both the HTML and PDF versions of the article have been updated to correct the errors. Measuring the poverty reduction effects of adopting agricultural technologies in rural Ethiopia: findings from an endogenous switching regression approachZegeye et al.HeliyonMay 17, 2022In BriefAgricultural technology; Rural Ethiopia; Poverty; Multinomial logit; Endogenous switching model. Full-Text PDF Open Access
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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 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,050 | 0,011 |
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 ».