Determinants for Choice of Fish Market Channels: The Case of Busia (Uganda/Kenya) Border
Notice bibliographique
Résumé
The study investigated factors influencing the choice of fish traders’ marketing channel by fish trader and the determinants of their gross margins. A multistage sampling technique of 115 fish traders was used. Four key informants and two focus groups participated in the study. A Probit model was used to determine factors that influenced the choice of fish traders’ marketing channel. Findings from the study revealed that volumes of fish traded per month, distance to market, membership to a fish marketing organization, payment mode, household size, presence of other sources of income were statistically significant in determining traders’ choice of marketing channel. In addition, it was found that a formal trader on average sold 6.882 tons of fish whereas 2.095 tons of fish were sold by the informal trader per month. The study therefore recommends that Informal traders be clustered into a marketing organisation; through which they can be trained on business diversification, collective marketing, and group savings to ease access to credit. It is important to eliminate the challenges encouraging informal cross border fish trade by harmonizing regional fish standards, facilitating exchange and use of fishery trade information. Further, there is need to strengthen the data collection systems in order to have accurate estimates on the contribution of fish to trade and food security.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».