Does the use of information and communication technologies improve cereal production in Sub‐Saharan Africa? A method of moments quantile regression approach
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Agriculture is a cornerstone of the Sub‐Saharan African (SSA) economy, and leveraging ICT to enhance productivity is vital for improving food security. While prior studies focus on ICT's micro‐level effects in agriculture, its macro‐level impact on SSA's cereal production remains underexplored. This study employs the method of moment quantile regression (MMQR) and a balanced panel dataset to analyze the effects of ICT adoption on cereal production across SSA from 2001 to 2022. The findings reveal that mobile phone usage significantly boosts cereal production, particularly benefiting lower‐productivity farmers. Internet access enhances yields, with its impact strengthening at higher productivity levels. Expanded network coverage also positively influences production, while fixed broadband subscriptions show a negative correlation, likely due to rural infrastructure limitations. Furthermore, the study identifies education and agricultural credit as key channels through which ICT improves cereal production. Finally, we find bidirectional causality between cereal production and mobile phone usage, internet access, and network coverage, while fixed broadband subscriptions exhibit a unidirectional causal effect. These insights suggest that policies promoting network expansion, mobile connectivity, and internet access, especially in rural areas, could significantly enhance cereal production in SSA.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle