Gender and Transaction Costs in Use of Zero Grazing Net for Tsetse Fly and Trypanosomiasis Control in Stall Feeding Systems in Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Trypanosomiasis is a widespread constraint in livestock production, mixed farming and human health in Africa. Several technologies have been developed to ameliorate the effects of the disease but delivery of these technologies to farmers has been undertaken on trial and error basis without a proper strategy leading to more failure than success and wastage of scarce resources. The purpose of this paper was to carry out an analysis of transaction costs incurred in accessing and using insecticide treated net in tsetse and trypanosomiasis control among smallholder cattle farms in Busia County, Kenya. The study utilized cross–sectional survey design and was guided by the New Institutional Economics approach and utilized stratified and simple random sampling technique to get 211 respondents for the study. Data was collected by use of structured questionnaires and analyzed using descriptive and inferential statistics. Conjoint analysis results for zero grazing net showed that cost was the most important factor influencing farmers’ decision, accounting for 38.52% of the total while durability and availability each accounted for 25% and retreatability accounted for 10% of the decisions. Further t-test results showed that there were significant differences between men and women with respect to attribute scores (at 99 d.f. and alpha = 0.05%) suggesting that men and women face different transaction costs in accessing T&T control technologies. Therefore there is need for gender sensitive strategies in T&T technology design and dissemination. Tsetse fly and Trypanosomiasis control by use of low cost technologies such as insecticide treated zero grazing net should be promoted by government and other development partners. The net should be affordable, available at supply outlets close to farmers, long lasting and re-treatable for famers to take it up.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».