Gender and Transaction Costs in Crush-Pen Spraying for Trypanosomiasis Control in Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Trypanosomiasis a widespread constraint in livestock production, mixed farming and human health in Africa has necessitated development of several technologies to ameliorate the effects of the disease. However 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 associated with the use of communal crushpen in tsetse fly 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. Stratified and simple random sampling technique was adopted to get 211 respondents. Data was collected by use of structured questionnaires and analyzed using descriptive and inferential statistics. Conjoint results showed that price was the most important factor influencing the farmers’ decision for crushpen use, accounting for 55.58%; distance accounted for 20.7% while trust accounted for 14.6% and group affiliation 8.7%. It is recommended that crush pens should be close to farms, managed by trustworthy people preferably belonging to farmers’ groups and charges levied for spraying the cows should be within the reach of farmers. The necessity of developing affordable Tsetse fly and Trypanosomiasis control methods in the war against Tsetse and Trypanosomiasis is supported by this study.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».