Enhancing land nutrient through rhizobia biofertilization: modeling the joint effects of rhizobium inoculants and improved soybean varieties on soybean productivity in North Central, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Improving bacterial nitrogen fixation in grain legumes is central to the sustainable intensification of agriculture using rhizobia biofertilization. However, few studies have evaluated their joint impact on productivity using improved soybean varieties. Using household-level data from North Central Nigeria, this study explored the joint effects of the adoption of improved soybean varieties and the use of rhizobium inoculants on soybean yield and farm income. As both observed and unobserved factors may affect farmers’ decisions to adopt improved soybean varieties, a recursive bivariate probit (RBP) model is used to address the selection bias issue associated with the adoption of improved soybean varieties. Furthermore, a selectivity-corrected ordinary least square (OLS) model is applied to estimate the joint effects of the adoption of improved soybean varieties and usage of rhizobium inoculants on soybean yield and farm income. The results of the RBP model reveal a negative selection bias due to unobserved factors. After controlling for this selection bias, the results show that the adoption of improved soybean varieties increases the probability of using rhizobium inoculant by 25.2% as a complementary technological package. Soybean yield and farm income are positively and statistically significantly impacted by the adoption of improved soybean varieties (ISV). In the same vein, the adoption of rhizobium inoculants shows a positive and statistically significant effect on the yield and income from soybean production. This implies that farmers’ use of rhizobium inoculants helps them increase their farm yield while also improving their income. To provide more robust insights into this study, a robustness check, using unconditional quantile regression at different quantiles, was estimated. The findings demonstrate the heterogeneous effects of rhizobium inoculants and the adoption of improved soybean varieties adoption on soybean yield and farm income. Our finding generally confirms the significant role of the adoption of improved soybean varieties in facilitating farmers’ use of rhizobium inoculants as a complementary package.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».