Technical, Allocative, and Economic Efficiency and Profitability of Black Soldier Fly Farming Among Smallholder Farmers in Selected Counties in Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Black Soldier Fly (BSF) has emerged as a source of protein and frass fertiliser, while also helping reduce greenhouse gas emissions. Despite promising opportunities in BSF farming, low production levels, labour-intensive technologies, limited input resources, and rearing systems hinder the optimization, consumption, and marketing of BSF and its products. Therefore, the study aimed to determine the technical, allocative, and economic efficiency and profitability of BSF farming among smallholder farmers in selected counties in Kenya. Guided by the production theory of the firm and profit maximization theory, the research analysed secondary data from 373 smallholder BSF farmers across 12 counties in Kenya, collected by the National Agricultural Value Chain Development Project (NAVCDP) in June and July 2024. Data analysis was conducted using STATA software version 17.0, employing Cobb-Douglas stochastic frontier production and cost functions, a two-limit Tobit regression model, and metrics such as gross profit margin (GPM), return on investment (ROI), and benefit-cost ratio (BCR). The results showed that the average technical efficiency was 72%, allocative efficiency was 56%, and economic efficiency was 40%, indicating that farmers in the study area were generally inefficient in their production activities. Additionally, factors such as experience, credit access, source of income, structure size, herd size, feeding times, organic waste feeds, substrate bought, agro-weather information services, output market access, and transport services significantly affected the efficiency of BSF farming. Profitability analysis revealed that production and sales of both BSF larvae and frass fertiliser yielded higher profits, with GPM, ROI, and BCR of 51.41%, 8.77%, and 1.18, respectively, compared to selling only larvae or only frass. The study recommends that the government and other development partners develop good-quality feeder roads, establish public markets, and provide grants to farmers. Farmers should also join co-operatives and informal credit/savings groups to access credit.
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».