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Enregistrement W2818442588 · doi:10.5539/sar.v7n3p93

Stakeholders’ Perception and Preferences of Post-harvest Quality Traits of Tomato in Ghana

2018· article· en· W2818442588 sur OpenAlexvenueno aff
Michael Kwabena Osei, Agyemang Danquah, Essie Blay, Eric Yirenkyi Danquah, H. Adu-Dapaah

Notice bibliographique

RevueSustainable Agriculture Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomic and Environmental Valuation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKwame Nkrumah University of Science and Technology
Mots-clésRanking (information retrieval)PopulationFocus groupDescriptive statisticsAgricultural scienceConsumption (sociology)Production (economics)Quality (philosophy)GeographyBiotechnologyBusinessMarketingBiologyStatisticsMathematicsEconomicsDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The high levels of tomato consumption coupled with wide production levels in Ghana make the crop economically viable. Food preferences vary among individuals and geographical locations. Traits to select during crop improvement therefore, depend on the target beneficiaries. Breeders sometimes fail to consider preferences of end users probably because they are oblivious of them. This study used Participatory Rural Appraisal (PRA) and surveys to identify preferences and perceptions of end users in tomato value chain, for making proper breeding choices according to the information collected. The strategy employed for this research was descriptive survey. The target population included tomato farmers, market players and consumers. A multi-stage sampling was used to select the study sample. More than half (57.3%) of the respondents had been involved in tomato production for over 10 years. Sixteen variables were discussed with each group. The first three principal components (PCs) with Eigen values greater than 1.0 together explained 100% of total variation in the data set. Scores for ranking popular vegetable and ranking causes for poor shelf life were not significantly associated with any of the components. The Focus Group Discussion (FGDs) also established that, seven main vegetable crops were cultivated and produced by the communities and ranked tomato as number one. Similarly, six important quality traits of tomato were mentioned by stakeholders as their favorite. Respondents showed extreme preferences for firmness and shelf life as the most important quality traits of tomato. Seventy-seven-point five percent (77.5%) of the consumers use tomatoes every day in their food preparation. The study revealed stakeholders’ desire and plea for firmness and extended shelf life of tomato fruits in Ghana. Consequently, the survey validated the need to regulate tomato breeding goals to develop high yielding tomatoes with improved fruit quality and prolonged shelf life.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,228
Score d'incertitude au seuil0,683

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,233
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,086 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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