Distributional Strategy of Fish Product in Asari-Toru Local Government Area of Rivers State
Notice bibliographique
Résumé
The study examined the distributional strategy of fish product in Asari-Toru Local Government Area of Rivers State, South-South zone, Nigeria. The objective of the study is to investigate the current distribution strategy of the rural fishermen and their sellers (middlemen) and to suggest how to improve on their strategy in moving their fish product to the urban market in order to decrease losses incurred. To determine the sample size, the study adopted Taro Yamen’s method. Total population of Asari-Toru Local government area was 385,841 (1991 population census record) in Nigeria. Applying the formula: n = . We have 400; we then stratified the local government area into four (4) fishing zones. Then, judgmental sampling technique was adopted to select 400 respondents from the four (4) zones. Data were collected from the respondents with structured questionnaire and data collected were analyzed both descriptive and inferential statistic. Hence, chi-square was applied at 0.05 level of significance. The study revealed that the resellers (middlemen) and fishermen lacked the insight of what it entails towards distribution strategy in this modern business environment. In other word, they lack knowledge of proper planning, storage and publicizing so as to operate in a suitable distribution channels for their products. The study found that, the use of Air and Rail transport is completely absent in the area. The only major road is the one link the local government headquarters, all other communities mode of transportation is the swampy salt water. However, since their products are perishable, intensive distributional strategy is appropriate in their business.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».