Economics of production and marketing of fish in Dang district of Nepal
Notice bibliographique
Résumé
A study was carried out to analyze the economics of fish production and marketing in Dang district of Nepal. Structured survey was done with 75 respondents (45 producers, 5 wholesalers, 10 retailers, and 15 consumers) in three different sites of Dang district (viz: Lamahi Municipality, Rapti Rural Municipality and Gadhawa Rural Municipality). The initial investment, cost of production and returns, production function, price spread,and marketing margin, and ranking of production and marketing problems of fish were done by index ranking techniques. Financial analysis showed that the total initial investment per hectare of fishpond was found to be NRs. 9, 68,394 with the annual production cost of NRs. 6, 93,483. The total return was found to be NRs. 932,088 and net profit realized per hectare was NRs. 238,604. Out of total cost, about 73.70% was variable cost and the remaining 26.30% was fixed cost. Of the total variable cost, the cost of feed (58.63%) was significantly higher followed by the cost of fingerlings (12.94%), labor (11.37%), manure and fertilizer cost (8.33%) fuel/ energy (4.46%) and maintenance cost (4.27%) respectively. The benefit cost ratio (B/C ratio) was found to be 1.82 which implies that the fish enterprise was found to be profitable in the study area. The research also revealed that the producer’s share was 78.17% with price spread of 71.57 and marketing efficiency of 90.81%. The value sum of the estimated parameters associated with all the inputs is 0.52 which indicates the decreasing return to scale. Lack of technological know-how and unavailability of inputs on time are the major production problems. Inefficient price information system and competition with the Indian fish are the major marketing problems. Thus, for sustainable production and marketing of fish government should focus primarily on technological dissemination and better pricing policy.
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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) | 0,000 | 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 ».