Willingness-to-Pay for LNS Products: Evidence from the iLiNS Studies
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Households' stated willingness-to-pay (WTP) for small-quantity lipid-based nutrient supplements (LNS) influence the economic viability of retail outlets for these products, and will guide public policy action when WTP falls short of LNS production/distribution costs. This presentation provides evidence on WTP for LNS products tested in the context of the International Lipid-Based Nutrient Supplements (iLiNS) Project in Malawi, Ghana and Burkina Faso. Methods: Field-based contingent valuation methods provide estimates of WTP for LNS for pregnant/lactating women (LNS-P&L) and for children 6-24 mo of age (LNS-child), and for their traditional alternatives. Experimental auctions provide incentive-compatible estimates of WTP for LNS-P&L (Ghana) and for LNS-child (Burkina Faso). Results: Average hypothetical WTP at baseline for LNS-child (one 20g sachet) was approximately US$0.39 (Ghana), US$0.23 (Burkina Faso) and US$0.20 (Malawi-DOSE). Average hypothetical WTP at baseline for LNS-P&L (one 20g sachet) was approximately US$0.61 (Ghana) and US$0.17 (Malawi-DYAD). Average experimental WTP for LNS-P&L (20g sachet) was, respectively, Conference
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,027 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».