Determinants of Willingness-to-Pay A Premium Price for Integrated Pest Management Produced Fruits and Vegetables in Trinidad
Notice bibliographique
Résumé
Overuse of pesticide in crop production poses enormous challenges to the health of farm families, consumers, and the environment. Integrated Pest Management (IPM) is an ecosystem approach to crop production that combines different management strategies and practices to grow healthy crops and minimize the use of pesticides. As a result of increasing awareness, education and per capita income, there is an increasing concern for food safety and demand for safe products among consumers of high-income countries. Consequently, this study was conducted among 266 randomly surveyed consumers of an affluent Caribbean country, Trinidad to ascertain the factors influencing consumers Willingness-To-Pay (WTP) a premium price for IPM grown-fruits and vegetables. The consumers responses for the dichotomous question, Would you be Willing to Pay an additional cost of 10% for the IPM produces from the current market prices? were analysed using Binary logit regression model. Results indicated that females ageing over 26 years and having children, those with higher annual income and higher level of education were all most likely to pay a premium to obtain IPM grown fruits and vegetables. Willingness-to-purchase IPM produce was found to increase with income, education and age. The findings of this study are promising to those developing marketing strategies, besides enabling the producers to understand that producing fruits and vegetables through IPM would fetch them premium.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».