Evaluation of the Effect of Stone Lines and Microdosing Adoption on Sorghum Yield and Income: A Case of Smallholder Farmers in Burkina Faso
Notice bibliographique
Résumé
This present study aims to investigate the factors influencing the combined adoption of stone lines and microdosing and its effect on sorghum yields and net income. By adjusting for biases in observable and unobservable factors, the multinomial endogenous switching regression (MESR) model was employed to estimate the net effects of adoption on outcomes. The average treatment effect on treated (ATT) was also employed to evaluate the effects of stone lines and microdosing adoption. For a more accurate estimation of farmer output and farming income, the inverse probability weighted regression adjustment (IPWRA) was also estimated. In achieving our purpose, we collected data from 420 farm households which had 1280 plots for four main crops. The total sample identified 368 sorghum plots with stone lines and microdosing adoption. The MESR results indicated that the number of extension visits, level of education, access to agricultural credit, access to subsidies, household size, family labour and tropical livestock unit (TLU), and perception of soil fertility all played significant roles in the adoption of the stone lines and microdosing combination. The ATT revealed that adopters of the stone lines and combined microdosing had a higher sorghum yield than their counterfactual. The adoption of the stone lines and microdosing increased sorghum yield and net sorghum income, respectively, by 70% (p < 0.001) and 60% (p < 0.001). This result shows a strong synergy in agricultural productivity between the stone lines and the microdosing. However, the sorghum yield was positively and significantly affected by the microdosing adoption, but the effect on net income was non-significant. The results demonstrate that adopting both techniques would be more effective, and this would let smallholder farmers improve their sorghum yield and income. The study recommends intensifying efforts to promote the use of both technologies simultaneously, educating smallholder farmers on the proper use of microdosing, and encouraging fertilizer subsidies for smallholder farmers in order to farm yield and maintain food security.
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 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».