Radio Messaging Frequency, Information Framing, and Consumer Willingness to Pay for Biofortified Iron Beans: Evidence from Revealed Preference Elicitation in Rural Rwanda
Notice bibliographique
Résumé
Iron deficiency is a public health problem in many developing countries. Iron‐biofortified varieties of commonly consumed staple crops have the potential to contribute to the daily iron requirements in diets. This paper examines consumer acceptance and willingness to pay (WTP) for two iron bean varieties in Rwanda: red iron bean (RIB) and white iron bean (WIB). Using the Becker‐DeGroot‐Marschak mechanism, the paper investigates the effect of (1) nutrition information; (2) information frame; and (3) the frequency of providing the information on consumer WTP. WTP estimations take into account social interaction and nonpayment effects. Results indicate that without information about the nutritional benefits of the two iron bean varieties, consumers are willing to pay a large premium for the RIB variety, but not for the WIB variety. The nutrition information provided has a significantly positive effect on the premium for each of the iron bean varieties. Results also indicate that the effects of how the information is framed on this premium are not statistically significant. However, providing the nutrition information three times versus once significantly increases consumer demand for the WIB variety. These findings could inform the design of efficient delivery and marketing strategies for iron bean varieties in Rwanda.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».