Analyzing the impact of the COVID-19 pandemic on vegetable market supply in Northwestern Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Due to global trade and transportation, the COVID-19 pandemic has rapidly reached all corners of the world; it has most impacted the poor communities and rural areas with limited or no access to recovery. This paper aims to understand the pandemic's impact on the market supply of vegetables (agrifood) in Ethiopia and other countries in sub-Saharan Africa and to implement scientifically based recommendations that can improve the challenges caused by the pandemic and improve the livelihoods of vegetable producers. Design/methodology/approach This study assessed the major incidents that follow the occurrence of the COVID-19 pandemic in Ethiopia with the factors that significantly influence onion market supply in the Mecha district of Northwestern Ethiopia using linear multiple regression. Findings The study revealed that producers, processors, local collectors, cooperatives, wholesalers, retailers and consumers are the main actors. The most important difference that happened on the onion market channel after the outbreak of coronavirus was brokers were removed from the market channel after the pandemic and this saved the cost producers pay as a commission. The pandemic disrupted input distribution, extension and cooperative services and created labor scarcity. Access to market, postharvest value addition, price and marketing contract were significant factors that influence the market supply of onion. The study identified the need for policy interventions by the government to overcome the postpandemic challenges and ensure the sustainable development of onion production and marketing in the Mecha district. Research limitations/implications The limitations of the study are primarily related to the methodology as data are collected at a single moment in time. However, the study observes that those changes after the pandemic are better understood if we collect data at different time. Therefore, the future study needs to provide longitudinal data to examine stability of response and to observe performance of the market that occur over time. Originality/value This original research is the first to study the impacts of the COVID-19 pandemic in Northwestern Ethiopia. The data used in the analysis are primary.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».