Analysis of Market Participation Behavior Among Smallholder Dairy Farmers in Uganda
Notice bibliographique
Résumé
Market participation of smallholder farming has gained priority in the policy agenda of many developing countries as an engine for economic growth. In Uganda, smallholder dairy farming has been adopted as a strategy for the country’s economic transformation through commercialization but efforts to improve dairy market sales have not been successful. Without appropriate interventions, Uganda may fail to take advantage of the anticipated increase in demand for livestock products. A study to analyze determinants of dairy farmers’ market participation and percentage of milk sales was therefore undertaken in Uganda’s three main milk producing regions. Multistage sampling and purposive sampling procedures were used to select a study sample of 171 representative dairy farming households, with at least one milking cow based on data derived from the REPEAT Survey of 2012. Data was analyzed by descriptive statistics and Heckman two-stage selection econometric model. Results show that milk market entry decision was significantly influenced by improved lactating cows (1%), number of lactating cows (1%), milk yield (1%), information access (5%), access to veterinary services (5%) and children less than 6 years (10%). Percentage of milk sales was influenced by information access (1%), number of lactating cows (5%), improved milking breeds (5%) and quantity of milk consumed. Three variables critical to policy intervention in enhancing smallholder dairy farmer participation and intensification are number of lactating cows, improved lactating cows and information access. Quantity of milk consumed suggests supplementation of milk with other protein foods among dairy farmers in Uganda.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».