Gender differences in willingness to pay for capital-intensive agricultural technologies: the case of fish solar tent dryers in Malawi
Notice bibliographique
Résumé
Gender differences in fish processors’ willingness to pay for a group-owned fish solar tent dryer (FSTD) are being assessed by using the double hurdle model. Willingness to pay (WTP) responses from 382 randomly selected fish processors were elicited through a bidding game in a contingent valuation method. The findings show that the average probability that fish processors will be willing to pay was 74% (76% for females and 72% for males). Furthermore, the average level of WTP was US$29.45 (US$26.46 for females and US$33.51 for males). Females have a lower level of WTP than men because of their low endowment with assets that can assist them such as education, access to markets and productive assets. In view of these findings, the paper concludes that female fish processors have a higher probability of being willing to pay than male fish processors, but the levels of WTP are lower for female processors. The study suggests that when organising the community into cooperatives is possible, WTP for capital-intensive technologies can be assessed as contributions of individuals to the total cost of the technologies although the common property characteristic is suspected to lower the level of willingness to pay.
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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 ».