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Enregistrement W2903847860 · doi:10.5430/rwe.v9n2p24

A Survey-Based Qualitative Analysis of the Institutional Structures and Policy Measures in the Shea Sector of Ghana

2018· article· en· W2903847860 sur OpenAlexvenueno aff
Martha Adimabuno Awo

Notice bibliographique

RevueResearch in World Economy · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAfrican Botany and Ecology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesVolkswagen Foundation
Mots-clésPovertyBusinessEmpowermentPsychological interventionEconomic growthState (computer science)SocioeconomicsEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Shea is an important tree crop for women in the three impoverished northern regions of Ghana and is considered to be a major source of poverty alleviation in these regions. The crop is picked in the wild as nuts mainly by women who sell the nuts to processors. These nuts are processed into butter and soap for local use and/or for exports. Institutional structures, from a variety sources including the cultural environment, community support systems and the State regulatory and support mechanisms, shape the opportunities, constraints and obstacles facing women pickers and local processors who rely on shea as an important source of income and economic empowerment. Both State and non-State institutions in Ghana have designed various policy interventions and programmes for the shea sector with the objective of reducing market failures of the sector and to improve incomes of shea-producing households. Based on a relatively large survey of 405 shea-producing households in selected districts of the Northern Region of Ghana, this paper discusses the institutional structures and policy measures in the shea sector in Ghana. From the perspective of the survey respondents, there is not enough coordination of programmes and policies among the various institutions in the shea sector. Respondents feel that the shea sector is largely unregulated; various actors take actions mainly for their own benefits and not necessarily for the benefit of the whole sector. Organised groups of shea-producing households are more likely to improve their chances of being impacted by programmes and policies of State and non-State institutions than unorganized individual shea-producing households.

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)0,003
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 enseignants0,369
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,194
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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