Welfare Impact of Moringa Market Participation in Southern Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
Increasing demand for Moringa stenopetala suggests that great opportunities exist for a supply-side response amongst rural smallholder farmers, especially in Southern Ethiopia. It needs evidence to understand whether or not smallholders farmers participate or if they benefit from participation in these new market opportunities. This study analyzes the welfare impact of smallholder farmers’ participation in Moringa market (measured in terms of crop income, per-capita annual consumption expenditure and per capita daily calorie intake) in Segen area people zone of Southern Ethiopia. Cross-sectional data from 385 randomly selected smallholder farmers were used in the analysis. Endogenous Switching Regression(ESR) model that accounts for selection bias was used in impact assessment. This was further expanded with the generalized propensity score (GPS) approach to evaluate the effects of level of market participation on the response of the outcome variables. Results from ESR shows that demographic, institutional, socio-economic, and market factors affect participation decision and welfare of the farm households. Overall, Moringa market participation have a positive and significant impact on rural farmers welfare, with substantial differencial impacts between groups. Results from GPS, also shows the same as the welfare of the households has increased with the level of Moringa market participation. Policies aimed at reducing the transaction costs of accessing markets, promoting the tree via different medias, working on rural institution capacity building, encouraging and assisting Moringa associations, designing appropriate support from different stakeholders, encouraging market linkages among diverse market players, and providing farmers with the chance of attending basic education are critical to the improvement of household welfare.
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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) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».