Fish Losses for Whom? A Gendered Assessment of Post-Harvest Losses in the Barotse Floodplain Fishery, Zambia
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Notice bibliographique
Résumé
Few studies examine post-harvest fish losses using a gender lens or collect sex-disaggregated data. This mixed-methods study assessed fish losses experienced by female and male value chain actors in a fishery in western Zambia to determine who experiences losses, why, and to what extent. Results indicate that participation in the fishery value chain is gendered and most losses occur during post-harvest activities. Discussions with fishers, processors, and traders suggest the value chain is more fluid than often depicted, with people making calculated decisions to sell fresh or dried fish depending on certain conditions, and mostly driven by the need to avoid losses and attain higher prices. The study shows that gender norms shape the rewards and risks offered by the value chain. This could be the reason why a greater proportion of women than men experienced physical losses in our study sample. Female processors lost three times the mass of their fish consignments compared to male processors. Technical constraints (lack of processing technologies) and social constraints (norms and beliefs) create gender gaps in post-harvest losses. Addressing unequal gender relations in value chains, whilst also promoting the use of loss-reducing technologies, could increase fish supply and food security in small-scale fisheries.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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 découle