Drivers of household demand for cooking energy: A case of Central Uganda
Notice bibliographique
Résumé
In Uganda, the total primary household energy consumption is mainly biomass. Lack of empirical information remains a daunting challenge to operationalization of strategies and policies aimed at reducing unsustainable energy use. This study specifically determined household demand for different cooking energy sources (briquettes, charcoal and firewood). Data were collected from a sample of 235 households with the help of pretested structured questionnaires. Data were analyzed using descriptive statistics and Seemingly Unrelated Regression (SUR). From the econometric analysis, results revealed that briquettes demand was significantly influenced by fuel expenditure, briquette price, gender of household head, main occupation and source of fuel. Further, charcoal demand was influenced by fuel expenditure, household size, charcoal price, district and fuel restriction. On the other hand, demand for firewood was influenced by household income, firewood price, fuel expenditure, household size and source of the fuel. From our findings, it is recommended that tailored trainings on sustainable exploitation of biomass resources for energy supply should be conducted across the country. In addition, there is need for such trainings to target women, who are the decision makers with respect to household energy supply. Lastly the study recommends the need for low-cost briquetting technologies that would reduce its price to levels that are competitive to charcoal and firewood.
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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) | 0,001 | 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 ».