Cost Benefit Analysis of Rice (Oryza Sativa, L.) And Maize (Zea Mays, L.) Production. A Comparison Study in Rwangingo Marshland, Nyagatare and Gatsibo Districts
Notice bibliographique
Résumé
The marshlands in Rwanda have been developed to increase production by contributing to the reduction of agricultural products imports. To analyze the cost-benefit ratio between rice and maize production in Rwangingo Marshland aimed to see the crop that can give maximum returns through profitability analysis. The research was designed as an analytical study that compared the CBR of rice and maize production. The stochastic production function was used to estimate the impact of drivers’ cost of production on the production and CBR for profitability comparison analysis. Data were collected from 271 respondents and randomly selected using multistage sampling techniques. Stochastic production function results indicated that rice production: capital and labor were statistically significant at 1%. Maize production: labor was statistically significant at 1% and positively affected production, capital had an inverse relationship to the production, and the capital and labor (α+β) indicated a CRTS of 1. Profitability analysis was based on three measures of CBR, and NPV. Rice and maize production gave CBR of 1.9 and 1.5, NPV of 1,103,684Rwf and 1,011,970Rwf, and IRR of 7% for rice and maize respectively. The results recommended that rice production should be cultivated in this marshland because it indicated the maximum return or both crops could be considered under the measures that could maximize the outputs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».