Market Chain Analysis of HighValue Fruits in Bench Maji Zone, Southwest Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
This research aimed at assessing the market chain of banana, avocado and mango fruits in Bench Maji zone. Both primary and secondary data were collected from 2 purposively selected fruits producing districts namely North Bench and South Bench districts. Primary data were collected through semi-structured questionnaire and focus group discussion. A total of 150 households were selected by using systematic random sampling technique. In addition, 40 traders were selected by using simple random sampling technique. Market structure – conduct – performance analysis model was used to assess the performance of the fruits market. The result revealed that the participants in the fruits market were identified as primary actors and secondary actors. Primary actors in the fruits market chain were producers, brokers/ agents, farmer traders, collectors, and wholesalers. Whereas, local tax authority, local police, transporters, and district Trade and Industry office were identified as secondary actors. Fruits market in the area was characterized by non-competitive nature with concentration ratio ranging from 42 to 91.10% indicating the existence of oligopoly market structure. Entrance and exit in the fruits market was blocked by licensing and access to channel. A channel that links producers to local wholesalers through brokers was more efficient in terms of large volumes of sales. However, performance of the fruits market was affected by seasonality, the existence of few big traders, limited access to information, absence of organized market center and brokers’ interference. Therefore, attention has to be given to alleviate the problems so as to improve the performance of the fruits market.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».