Does the use of information and communication technologies improve cereal production in Sub‐Saharan Africa? A method of moments quantile regression approach
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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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».