Technical Efficiency of Rice Production in Tidal Swampland: A Stochastic Model Approach
Notice bibliographique
Résumé
Tidal swamplands have great potential for rice production, but their contribution to rice production in Indonesia could be more significant.This study aimed to identify factors that could significantly increase rice yield in tidal swamplands, measure technical efficiency (TE), and determine the factors influencing efficiency.The survey was carried out in two districts of Central Kalimantan Province, Indonesia: Kapuas and Pulang Pisau.The stochastic frontier model was used to estimate TE, defined as the ratio of actual output to the maximum possible output given the input levels, while accounting for random shocks beyond the farmers' control.The TE estimates provide suggestions for farmer-targeted interventions and for optimizing input allocation to enhance rice production.The study found that expanding the area under rice cultivation and applying NPK fertilizers significantly increased rice yields.Farmers' efficiency levels ranged widely, from 0.24 to 1.0, with an average of 0.755, depending on the estimation method.Age and experience are important variables in determining efficiency.Relaxing the assumption of independence between the two error components in stochastic frontier models had no meaningful effect on estimated efficiency.The conventional model outperformed three copula-based models based on the Akaike and Bayesian Information Criterion, neither overestimating nor underestimating efficiency.It is proposed to encourage new generation participation in farming and upgrading their expertise through training to boost efficiency.Expanding the cultivated area and implementing intensive fertilization strategies are also proposed to increase rice production in tidal swamplands.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,002 | 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 ».