Quality Improvements in Public Livestock Services Delivery: Are Farmers Ready to Pay? An Inquiry in South India
Notice bibliographique
Résumé
Farmers Willingness To Pay (WTP) for improving the quality of public livestock services delivery, in terms of Service Provider and Farmer Relationship (SPFR), chance of recovery from ailments and chance of conception following Artificial Insemination (AI), was assessed through Contingent Valuation (CV) in southern peninsular state of India, the Tamil Nadu State. The districts of the state were categorized as ‘Livestock Developed’ (LD) and ‘Livestock Under Developed’ (LUD) based on initial base line developed. Contingent Valuation (CV) approach and Tobit regressions were used to assess variations in the stated Willingness To Pay (WTP) values, and the probability of stating a positive WTP value for respondents who declared that they were not willing to pay. Overall, the respondents in the study area were willing to pay INR 3.91 for improving the SPFR attribute of the public veterinary centre, while they were ready to pay INR 5.84 for augmenting the chances of recovery from illness by the services of public veterinary centres. In order to benefit from improved chance of conception of their bovines after AI, the farmers were willing to pay INR 11.71. An absolute concordance on the levels of attributes and the variations in the stated positive WTP values for quality improvements was noticed. Tobit regression analyses on the improvements of all above attributes indicated that the farmers who were at disadvantaged levels of an attribute were willing to pay more compared to those at an advantaged level.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».