Comparative Analysis of the Profitability of Major Value-added Activities Along the Pineapple Value Chain in Ghana
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The purpose of this study was to analyze the profitability for sampled pineapple farmers, processors, and marketers in Ghana which will help evaluate how these actors optimize available resources to generate profits and achieve production efficiencies. It employed the descriptive survey while the interview schedules were used as the instruments for the data collection. A sample size of 320, 66, and 169 pineapple farmers, processors, and marketers was obtained respectively. Empirically, it revealed that pineapple production and processing were profitable whereas marketing was not. It rejected the null hypothesis identifying no significant difference in the profit share of the group actors and concluded that the profit share of each actor along the pineapple value chain is different. That is revenue, capital, and planting materials were the determinants of farmers’ profit; capital, pineapple fruits, and packaging materials were the predictors of the processors’ profit, while transportation, revenue, and loading and off-loading costs predict the profit of the marketer. The study recommended, among others, that NGOs and other partner agencies promote the pineapple industry in various ways in hopes of decreasing the country's poverty by providing the actors with credit facilities that will enhance their productivity, profitability, and sustainability.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».