The Impact of Gasfier Stoves Use on Socio-Economic and Environment in Tanzania: The Case of Arusha and Moshi Municipalities
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the socio-economic and environmental impact of the adoption of gasfier stoves by households in Arusha and Moshi towns in Tanzania. A total of 55 respondents were selected purposely from the gasfier stoves. For comparative purposes another 55 charcoal users were selected randomly for interview making a total sample of 110. There were also focus group consultations and key informant interviews. Structured and semi-structured questionnaires were used to collect data, which were analysed using the Statistical Package for Social Sciences. The results show that the respondents who were using gasfier stoves had significant reduction (p=0.001) in the cost of energy for cooking compared to charcoal stove users by spending only T.shs 13,396 per month compared to T.shs 36,932 for charcoal users. The use of gasfier stoves also had a positive impact on the environment. Findings show that by using gasfier stoves 15.4 ha were saved from deforestation per annum and about 365.4.tonnes of carbon were saved for sequestration an act that reduces carbon emissions and global warming. Nevertheless, despite the impressive performance of gasfier stoves for cooking, the rate of adoption has remained low. The main reason for this was reported to be the high price, poor quality of the pellets and unfriendly usability. The adoption of gasfier stoves could only be enhanced by addressing these constraining factors.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».