Impact of Microdosing Practices on Technical Efficiency: An Analysis Accounting for Selection Bias Among Smallholder Maize Farmers in Burkina Faso
Notice bibliographique
Résumé
Smallholder maize farmers are currently confronted with the arduous challenge of managing limited financial resources while incessantly facing the issue of land degradation. To address this issue, an alternative solution has been implemented to optimize the use of chemical fertilizer by adopting microdosing. This innovative system not only helps them enhance their agricultural productivity but also allows them to protect the environment. However, it is unclear how microdosing adoption could increase the technical efficiency (TE) of maize production. Therefore, this research aims to assess how the adoption of microdosing affects the technical efficiency of maize production as well as identify the key factors that influence the technical efficiency of maize production in Burkina Faso. To achieve this goal, farm household survey data was conducted with 210 randomly selected farmers from the Plateau Central and northern regions of Burkina Faso. To account for potential selection biases that could result from both observable and unobservable factors, we used a sample selection stochastic production frontier model and a propensity score matching approach. A stochastic meta-frontier approach was applied to estimate TE differences and the technology gap between adopters and non-adopters. The findings showed that adopters of microdosing have an average efficiency of 68 percent, which is higher than the 53 percent estimated for non-adopters. Adopters of microdosing have been found to have high TE and better agricultural technology than non-adopters. The meta-frontier estimation revealed that the adoption of improved maize varieties would yield better returns. This study contributes significantly to the literature on how fertilizer microdosing affects maize productivity, as well as the policy implications of targeting and encouraging smallholder maize farmers in Burkina Faso to optimize the use of productive inputs and improve maize output by using microdosing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».