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Enregistrement W4320923841 · doi:10.35410/ijaeb.2023.58002

SOCIO-ECONOMIC DETERMINANTS OF SUNFLOWER SEED PRODUCTION IN SINGIDA REGION, TANZANIA

2023· article· en· W4320923841 sur OpenAlexaff
Fatuma Gharibu Nassoro, Dorah Herman Bivugile, Eliud Theonest Ngimbwa, Luseko Amos Chilagane

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Agriculture Environment and Bioresearch · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSunflower and Safflower Cultivation
Établissements canadiens123 Certification (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSunflowerTanzaniaSunflower seedProduction (economics)BusinessSunflower oilAgricultural economicsAgronomyEconomicsBiologySocioeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sunflower seed production has been a response of rising demand for sunflower oil in the local and export market of Tanzania. The use of certified sunflower seeds has increased production of sunflower oil among the producers for local and export market. This work aimed at investigating the socio-economic determinants affecting sunflower seed production in Singida region of Tanzania. The cross-section research design with a sample size of 140 respondents was used to obtain information regarding determinants of sunflower seed production in the study area. The findings of the study shows that, the level of technology used by seed producers and suppliers, the use of skilled labor in the factories , the market deman, disasters and diseases were the key factors having a direct effect on sunflower seed production. The extent of seed production was measured based on tons of seeds produced in the years 2016 to 2020, and the study also found that sunflower seed production was low compared to the market demand at the same period. The study concluded that the rate of sunflower seed production and supply in the market can be increased by upgrading the technology used in sunflower seed value chain in Tanzania.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,372
Score d'incertitude au seuil0,144

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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