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Enregistrement W7006416305

Technology, value chains, and development: Evidence from Ethiopia.

2019· article· en· W7006416305 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueLirias (KU Leuven) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal trade, sustainability, and social impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésValue (mathematics)Quarter (Canadian coin)AgricultureValue chainCropChain (unit)Supply chain
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The four chapters in this dissertation rely on unique data from a large-scale survey of the different value chain actors in Ethiopia for teff and coffee-arguably the most important crops in Ethiopia. While teff is the most widely grown cereal -accounting for about 24% of total crop area by itself (CSA, 2017/18), coffee is by far the most important single export item - accounting for about 30% of total export over last decade (NBE, 20087-2017). A large number of people (estimated to be more than 50 million) directly or indirectly rely on these two sectors for their livelihood. The first two chapters focus on teff. The first chapter entitled 'The rapid expansion of herbicide use in smallholder agriculture in Ethiopia: patterns, drivers, and implications' looks at adoption of agro-chemicals (particularly of herbicide) in Ethiopia. Our study indicates that adoption of herbicides by Ethiopian smallholders has grown rapidly, with application on cereals doubling to more than a quarter of the area under cereals between 2004 and 2014. The ever increasing price of labor coupled with the relatively cheaper (labor saving) herbicides are behind this rapid herbicide application. The second chapter entitled 'Feeding Africa's cities: The case of the supply chain of teff to Addis Ababa' explores the value chain structure, price formation, and marketing behavior in rural-urban staple food value chains in Ethiopia. The chapter documents that contrary to the general perceptions, developing countries' value chains might be efficient in that: i) there are very few middlemen between farmers and end users, ii) farmers can get up to 86% of the final retail price in urban areas, and iii) there is smooth release of stocks by the farmers -i.e., little distress sale. The third and fourth chapters relate to the coffee sector in Ethiopia. Chapter three, entitled 'Investing in wet mills and washed coffee in Ethiopia: Benefits and constraints', looks at constraints of value addition and how the added value can be transmitted through the value chain. The study indicates that washed coffee from Ethiopia is being sold internationally with a substantial premium, ceteris paribus, and that this premium is largely transmitted to producers. Nonetheless, we also find that only a minor share of Ethiopia's coffee is exported as washed and that this share is not increasing over time, implying that Ethiopia is losing out on much needed foreign exchange earnings. Even if coffee farmers have access to a wet mill, they often do not sell all their coffee cherries to them, and labor costs and labor productivity are identified as the important constraints to the adoption of washed coffee production. The last chapter, entitled 'Exchange rates and trade incentives: Evidence from coffee in Ethiopia', explores the link between exchange rate policies and exchange rate pass-through, and export supply responses after exchange rate adjustments.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
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