Determinants of Smallholder Farmers’ Willingness to Pay for Irrigation Water in Kerio Valley Basin, Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Food security is the major outcome of irrigation development activities. However, this cannot be achieved without sustainable water resources management. With the increasing budgetary constraints in many developing countries, governments have recognized the need to delegate irrigation scheme management to Irrigation Water Users’ Associations (IWUA’s) as much as possible. Despite the majority of these associations being operational, the major challenge has been poor performance due to inadequate farmer participation. This study examines the factors which influence farmers’ willingness to pay for irrigation water in a smallholder irrigation scheme in Kerio Valley Basin, Kenya. Using a multi-stage sampling method, a representative sample of 216 smallholder farmers from the Basin were interviewed. Results show that education level, access to training on irrigation, participation in construction of the irrigation system, crop income from irrigation and membership in IWUA significantly and positively influence farmers’ decisions to pay for irrigation water. Distance to the water source reduces the willingness to pay for irrigation water. Differential pricing based on income levels of farmers, rather than uniform pricing is recommended. We further recommend formulation of policies to train farmers in water management and to support farmer participation in IWUA’s.
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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 | 0,002 | 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 ».