Determinants of Participation Decision and Levels of Participation in Small Ruminants Market
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».