Determinants of Milk Market Participation and Volume of Sales to Milk Collection Centres of the Smallholder Dairy Value Chain in Zimbabwe
Notice bibliographique
Résumé
At the attainment of Zimbabwe’s independence, government of Zimbabwe established the smallholder dairy development programme to encourage smallholder farmers to participate in formal milk markets. Although now more than three decades since the government established this programme, smallholder contribution to the national formal market remains low at 5%. This study was undertaken to determine factors affecting milk market participation and volume of sales to milk collection centres of the smallholder dairy value chain. Four smallholder dairy schemes were purposively selected on the basis of whether the scheme participated in the semi-formal or formal dairy value chain. A total of 185 farmers were then selected through simple random sampling and interviewed using a pretested structured questionnaire. Data were analysed using descriptive statistics and Heckman two-stage selection econometric models. Results show that resources (represented by dairy cows, household size), knowledge (educational level, access to information and extension), experience (household head age) and agro-ecological region significantly determined farmers’ participation in milk markets. The study also shows the determinants of milk sales volumes to be resources (number of dairy cows and landholding size); market access (distance to milk collection centre); ambition of the farmer (age); and natural climatic conditions (agro-ecological region). Government policy interventions therefore need to be targeted at increasing the number of dairy cows, taking into account landholding and market access, targeting educated, young farmers located in agro-ecological regions I and II, providing them with adequate, appropriate information and extension packages in order to enhance milk market participation and volume of sales.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».