Notice bibliographique
Résumé
The study uses a dichotomous contingent valuation method to elicit the willingness to pay for crop insurance among cereal farmers in the Eastern region of Ghana. A sequential decision was considered. An initial decision regarding the willingness to purchase and a subsequent decision on the willingness to pay amount conditional on a positive initial decision was determined. The study employed descriptive statistical techniques to analyse primary data obtained from 208 sampled farmers in the region. Out of the sampled farmers, 52.9% expressed interest in crop insurance. The Probit model was used to estimate the mean willingness to pay (WTP) for crop insurance. The results revealed that farmers were willing to pay approximately GHc 66.2 per cropping season. A Heckman two stage approach was employed to estimate the factors influencing the WTP for crop insurance. The empirical results of the Probit model revealed that marital status, education, crop type, access to extension service, borrowing, savings and awareness of crop insurance influenced farmers’ willingness to purchase insurance. Farmers WTP amount estimated with the Ordinary Least Square regression model was shown to be influenced by variables such as marital status, other occupation, access to credit, borrowing and savings. The study recommends that with adequate and detailed information and affordable premiums, farmers will be willing to purchase insurance. Appropriate distribution channels are also recommended to incite demand for crop insurance.
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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 ».