Determinants of market participation decision by smallholder haricot bean (<i>phaseolus vulgaris</i> l.) farmers in Northwest Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
Current knowledge on product marketing in Ethiopia is poor and inadequate for designing and implementing policies to overcome problems in the marketing system. This study was conducted to identify the factors influencing the market participation decision of smallholder haricot bean (Phaseolus vulgaris L.) farmers in Northwest Ethiopia. Survey data were collected from 312 smallholder farmers and analyzed using Heckman’s two-step econometric model that estimates probit model in the first step and regression model with the parameters estimated using the Ordinary Least Squares (OLS) method in the second step. The educational status, non-farm income from nonfarm employment, number of extension contacts, gender, improved seed use, chemical fertilizer, and farmers' perception of land degradation were the significant variables affecting the market participation decision of smallholder farmers. The amount of haricot bean output supplied to the market were influenced by age, experience, livestock holding, nonfarm income, extension contacts, gender, market access, and membership in marketing association. Participation in the market can be improved by providing training and education regarding the production and marketing of haricot bean output and increasing farmers' contact with extension agents.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».