Trading Fast and Slow: Fish Marketing Networks Provide Flexible Livelihood Opportunities on an East African Floodplain
Notice bibliographique
Résumé
Domestic marketing networks in inland small-scale fisheries (SSF) provide food and income to millions of the rural poor globally. Yet these contributions remain undervalued, as most trade is informal and unmonitored, and inland fisheries overlooked in research and policy. Taking a commodity chain approach, we provide a case study of access arrangements governing how people come to enter and benefit from the freshwater fish trade on Tanzania's Rufiji River floodplain. We conducted a repeat market survey, interviews, and participant observation with actors at all levels of the district trade over 15 months. Gender, age, and social capital structured participation patterns, with younger men dominating the more lucrative but riskier fresh trade, older men prioritizing steady income from smoked fish, and women culturally constrained to selling a “cooked” product (i.e., fried fish). Nearly all participants were local, with traders drawing on a complex web of relationships to secure supplies. The majority of market vendors cited the trade as their household's most important income source, with women's earnings and consumption of unsold fish likely to have substantial benefits for children's well-being. Our findings reveal a resilient and pro-poor trade system where, starting with small initial investments, people overcame considerable environmental, financial, regulatory, and infrastructural challenges to reliably deliver fish to rural and urban consumers. Preserving the ecological integrity of Rufiji wetlands in the face of hydro-power development and climate change should be a priority to safeguard the livelihoods and well-being of local inhabitants.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».