Understanding barriers impeding the deployment of solar-powered cold storage technologies for post-harvest tomato losses reduction: Insights from small-scale farmers in Tanzania
Notice bibliographique
Résumé
Postharvest food loss remains one of the major food security challenges in Sub-Saharan Africa (Africa). In Tanzania, it is estimated that about 50 percent of fresh tomatoes perish before reaching consumers due to poor post-harvest management. The lack of cold storage facilities is one of the leading causes of massive post-harvest tomato losses, negatively affecting farmers' livelihoods and the sector's economic contribution. For small-scale farmers in off-grid locations, the adoption of solar-powered cold storage technologies has been found to be a potential solution for reducing losses of highly perishable crops such as tomatoes. However, in Tanzania, the deployment of Solar-powered Cold Storage Technologies (SPCSTs) is limited, leaving the vast majority of rural small-scale farmers without access to such facilities. This study examined barriers impeding the deployment and uptake of Solar-powered Cold Storage Technologies in Tanzania. Farmers' perceptions about SPCSTs and constraints limiting their deployment were examined through semi-structured interviews and Focus Group Discussions (FGD) held between April and June 2021 in Kilolo district, Southeast Tanzania. Participants involved fifty-two (n = 52) small-scale tomato farmers and twenty-three (n = 23) experts and key informants from government and non-profit organizations that were purposively selected. The results show that the deployment of solar-powered cold storage technologies is constrained by limited awareness, high investment costs, low-paying capacity among farmers, and consumer preference for non-refrigerated foods. Addressing these barriers demand promoting policies and programs that attract and retain investment in cold storage technologies and improve SPCSTs affordability through flexible payment arrangements.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| 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 | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».