Economic performance of community based bean seed production and marketing in the central rift valley of Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
Limited access to seed of improved varieties is an impediment to agricultural productivity in sub-Saharan Africa. Researchers in the national and international agricultural research systems have been piloting a community based seed multiplication and marketing enterprises (CBSME) model, as an alternative to the formal seed systems, in order to increase availability and accessibility to quality seed of improved common bean (Phaseolus vulvaris L.) varieties by smallholder farmers. The objective of this study was to assess the profitability of CBSME as an enterprise for seed production and analyse factors that influence farmers’ decisions to participate in it as seed producers or buyers of seed. Gross margins were computed to assess value addition at farm level; while Tobit and multivariate probit models used to respectively, analyse determinants of participation in community based seed multiplication enterprise and its use by producers as a seed source. The community based seed multiplication enterprises were found to be profitable, generating US$792 as gross margins and accessible to farmers for the bean seed, along other seed sources, i.e. formal and informal seed systems. These three seed production and delivery models competed at farm level, but complemented each other in terms of reaching users in different social groups and locations. Community based seed multiplication enterprises as sources of seed were used by farmers located in rural areas and those in farmer organisations/cooperatives. However, seed production through this model is concentrated closer to urban areas, where individual seed producers are easily linked to the formal seed system. This, however, makes the marketing of seed reliant on big buyers for redistribution among remote farming communities.Key Words: Community bean seed multiplication, Ethiopia, improved varieties, seed systems
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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 | 0,005 | 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».