Influence of Transaction Costs and Governance in the Marketing of Organic Pineapples from Uganda
Notice bibliographique
Résumé
The organic pineapple sub-sector in Uganda has existed for slightly over 10 years. Whereas the sub-sector targets the organic market, slightly more than half of the organic pineapples produced by farmers are sold in this market and the rest is sold to the conventional market. This study aimed at determining the transaction costs that limit the amount of organic pineapples sold by farmers to the organic market. The study also aimed at establishing the relationship between the transaction costs and governance of the transactions between farmers and exporters. Data were collected from 140 organic pineapple farmers and seven organic pineapple export companies. Qualitative methods and econometric methods were used in data analysis. Findings show that there were high asset specificity and uncertainty in organic transactions, which resulted into farmers selling only a proportion of their produce to exporters. Involving farmer in contract formulation, trust, distance to collection centers and high asset specificity increased the proportion of pineapple sold by the farmers while farmers’ experience reduced the proportion sold. There were three forms of governances between farmers and organic exporters; the captive, modular and relational governance. The relational governance had the highest transaction costs, and less proportion of organic pineapples were sold in this governance. The study recommends transaction cost reduction strategies such as organizing farmers in cooperatives, trust building and engaging farmers in contract formulation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».