Heterogeneity in male and female farmers’ preference for a profit‐enhancing and labor‐saving technology: The case of Direct‐Seeded Rice (DSR) in India
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Labor‐saving and income‐increasing technologies may affect women farmers differently from men. However, very few studies explicitly account for women's preferences for new technologies. We carried out a discrete choice experiment with 337 female and 329 male farmers in Maharashtra, India, to measure their willingness to pay (WTP) for direct‐seeded rice (DSR) with drum seeder and to understand the gender differences in marginal valuations of key attributes. We used the Women's Empowerment in Agriculture Index (WEAI) to collect self‐reported data on the role and say of women in different domains of decision making. The respective gender roles of women and men in the family and on the farm are aligned with their preferences. Men have a greater say over how the family spends the cash. Accordingly, men tend to have a higher WTP for attributes that increase income (increase in yield) or reduce cash costs (reduction in seed rate). Women contribute a large share of the labor for transplanting rice, much of which is unpaid work on family farms. Women, therefore, seem to value labor saving more. Women in our sample were more interested in the new technology and had a higher WTP for it.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».