Drivers of Rural Households’ Choices and Intensity of Sustainable Energy Sources for Cooking and Lighting in Ondo State, Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Poverty reduction and the promotion of sustainable human development are fundamentally dependent on having access to modern energy services. Energy supplies that are dependable, reasonably priced, and sustainable are vital to modern societies. In achieving the sustainable development goals (SDG7) and access to clean energy supplies, this study, using cross-sectional data from 180 randomly sampled rural households, analyzed the key factors determining the choice and intensity of energy sources used for lighting and cooking in rural Nigeria. Both descriptive and inferential statistics (multivariate probit (MVP) and zero-truncated Poisson (ZTP models)) were employed for the analyses. The result showed that there is evidence of fuel stacking in their choice of cooking and lighting energy, and it increases with rising income levels but is more pronounced for lighting than cooking. The result also revealed that reliable access to clean energy (9% of sampled households for LPG and 23% of the households for grid electricity) is very low, as these households still rely on fuelwood (70%) for cooking, but the predominant usage of kerosene (39%) for lighting, as reported in the literature, has drastically changed to dry cell battery (51%). The results using a multivariate probit model to capture the multiple fuel usage phenomenon among rural households show that access to clean energy, improvement in rural poverty, usage of indoor kitchens, household size, and an increase in the education of household heads’ spouses significantly influence the use of clean energy in the rural areas. In the same vein, the result of the ZTP model showed that income, access to energy sources, and occupation of the household head were the drivers of the intensity of cooking and lighting energy sources. Thus, it is recommended that any policy interventions that are targeted at encouraging rural households to use clean energy should start by improving rural access to these clean energy sources, improving their poverty status while also increasing the level of education and awareness of rural women concerning the risks of using dirty energy sources.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».