Understanding Gender Dynamics on the Intentions of Small-Scale Traders to Trade in Edible Insects in Kenya
Notice bibliographique
Résumé
Grounded in their status as a delicacy in East Africa, the trade of edible insects is increasingly acknowledged as a viable solution to food security and sustainable livelihoods. However, gender differences in trading intentions remain underexplored, particularly in informal and emerging markets. Existing research emphasizes economic and structural barriers but often overlooks the psychological and social determinants. This study addresses this gap by examining gender-specific factors influencing the intention to engage in edible insect trade, integrating demographic, socio-economic, and psychological perspectives. Using structural equation modeling (SEM), multiple regression, and an ordered probit model, we analyzed survey data from 550 traders across key food markets in Kenya, the analysis distinguished how gender moderates the effects of participation intentions. Results revealed that psychological determinants exerted a more significant influence than socio-economic variables on trading intentions. For females, perceived behavioral control (β = 0.775, p < 0.001) and descriptive norms (β = 0.536, p < 0.001) were the strongest predictors, underscoring the importance of self-efficacy and social influence. Conversely, for male traders, attitude (β = 0.331, p < 0.001) and descriptive norms (β = 0.580, p < 0.001) emerged as dominant factors, suggesting a more individualistic decision-making process. These findings highlight the necessity to enhance women’s self-efficacy through training, financing, and market access while leveraging attitudinal and social reinforcement strategies to encourage male participation. The study contributes to the behavioral economics literature on emerging markets and offers practical insights for policymakers, development agencies, and entrepreneurs seeking to promote sustainable insect-based trade.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».