Illuminating informal cross-border trade in processed small pelagic fish in West Africa
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Trade in processed small pelagic fish and informal cross-border trade (ICBT) are linked to livelihood activities in West Africa. Although these fish products are being traded informally in West Africa, research on this topic is limited. This study builds on a multi-partner supported ‘FishTrade’ initiative in Africa to illuminate the volume and value of informal fish trade across the Ghana–Togo–Benin (GTB) borders, and the socio-demographic determinants supporting participation and profitability in this trade. We used a structured survey and focus group interviews to obtain data from women fish traders, who handle the entire fish trade in three major Ghanaian markets where ICBT activities are concentrated. Our results showed ICBT across these borders constitutes significant economic and livelihood potential, estimated at about 6000 MT in volume and US$14 million in market value per annum. Furthermore, socio-demographic factors, such as fish traders’ years of experience and membership in an unofficial market cooperative, positively influence participation and profitability, but access to market information negatively affects participation. However, geographical distance, large household size and access to micro-finance negatively affect ICBT profitability. Our findings illuminate that consumers’ purchasing power, fish taste and preference, ICBT’s economic opportunities and a shared heritage and connection significantly influence this form of trading along the GTB borders. We conclude that ICBT in these small pelagic processed fish represents untapped potential for local livelihood and highlight the need for further research on this topic.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 ».