Mapping and characterization of stakeholders in the fodder value chain in Southern Rangelands of Kenya: Understanding their roles, interactions and influences
Notice bibliographique
Résumé
Livestock production is the most important economic activity in Kenya. Land use practice in arid and semi-arid lands (ASALs) of Kenya is most affected by droughts, which lead to pasture scarcity. Fodder production has been adopted by communities in ASALs to enhance feed availability and generating alternative source of livelihood. However, the scale of fodder production remains low, with poor markets being key challenge in realizing the economic benefits of fodder production. This study was conducted in Makueni and Kajiado Counties to understand institutional structures and stakeholders together with their roles and influences on fodder production and marketing. The two counties were purposively selected as they were some of the target areas where fodder production practices and technologies had been promoted. Data was collected through NetMap tool for identifying and mapping actors, their roles, influence and interactions along the value chain. NetMaps were subjected to quantitative analysis using Organizational Risk Analysis tool in Social Network Analysis to map, as well as measure relationships and influences of stakeholders and examine their relative positions. Results revealed that various stakeholders play multiple roles along the chain, which determine their position and influence in decision-making. Most influential actors included Kenya Agricultural and Livestock Research Organization (KALRO), NGOs and CBOs – they determine access to information, technical and funding resources and markets; thus, key in upscaling, out-scaling and commercialization of fodder production in the study areas. Working in groups enabled producers to easily access technical support, information and interact with other stakeholders in the chain. Efforts for enhancing fodder production should provide more technical support and capacity building to CBOs due to their centrality and strategic position in the network which make them the main stakeholders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».