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Enregistrement W2997317525 · doi:10.5539/sar.v9n1p56

Determinants of Participation Decision and Levels of Participation in Small Ruminants Market

2020· article· en· W2997317525 sur OpenAlexvenueno aff
Yonas Kassahun, Mengistu Ketema, Zekarias Shumeta

Notice bibliographique

RevueSustainable Agriculture Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRangeland Management and Livestock Ecology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Center for Agricultural Research in the Dry Areas
Mots-clésBusinessPastoralismOrder (exchange)Government (linguistics)CashProduct (mathematics)MarketingQuality (philosophy)Market accessLivestockService (business)Agricultural economicsEconomicsFinanceAgricultureBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Small ruminants are mainly kept for immediate cash sources and they are also sources of foreign currency. Nonetheless, there is a lack of well-functioning marketing systems. In addition, the different live animals supplied to the market by pastoralists and farmers do not meet the quality attributes required by diverse markets. Randomly 1120 farmers were selected and using double hurdle model, the article identified determinants of participation decision and level of participation in small ruminants market in 7 districts of five regional states of Ethiopia. Out of the total interviewed households, 77.3% and 22.7% were participated and not-participated to the small ruminants market, respectively. The first-hurdle model estimation results for participation decision indicate that Region, access to credit, distance to the market, distance to veterinary service, extension contact and access to market information were found that significantly influenced small ruminants’ market participation The results also show that most of the factors determining decision of participation also determined the level of small ruminants market participation. Therefore, government or any other bodies who are concerned on small ruminants product should help producers on Improving the accessibility of market places; need to facilitate a long term relationship with different actors in order to get reasonable price for the producers.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,421

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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