Assessing Performance and Economic Efficiency of Table Eggs Production in Southern Togo
Notice bibliographique
Résumé
Ensuring better allocation of productive resources necessitates socioeconomic considerations. This study examined the performance of table egg production in southern Togo by determining the breeders’ production efficiency level through the stochastic frontier analysis in table egg production. Consequently, identifying the factors that significantly impact technical and allocative efficiency, and explaining the reasons for the technical inefficiency of table egg production. A parametric approach was used to estimate the technical and allocative efficiency levels from a stochastic frontier analysis. Data were collected from primary sources via a structured questionnaire (open-ended) administered to 88 poultry farms in southern Togo (2021) randomly. The parameters measured in this study were table egg production, the feed consumption during the production (each stage separately), veterinary treatment costs (drugs, vitamins), the flock size, the size of the exploitation, and the related costs of production. The finding indicated that 70% of table egg poultry farms in the Maritime Region of southern Togo are moderately technically efficient, although individual efficiency varies. Factors, such as flock size, labor, and veterinary treatments significantly influence the egg production process. Estimating the stochastic production function frontier revealed that inefficiencies in layer production largely stem from technical inefficiency among producers rather than inefficient resource allocation. The present study shows that poultry farms in Southern Togo exhibit medium technical efficiency but demonstrate effective allocation efficiency. Despite high-capacity facilities and financial constraints, the variation in the poultry breeders' production efficiency is explained by both endogenous and exogenous socioeconomic factors revealed through Tobit analysis. These factors are categorized into two groups, including primary (age, education, active membership, density, conflicts, gender), and secondary (credit, type of feed, association membership). Despite moderate technical efficiency, Southern Togo's poultry farms showed effective resource allocation. Financial constraints hinder full facility optimization, and unregulated input markets contribute to fluctuating costs.
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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».