Determinants Influencing Market Outlet Choices Among Smallholder Dairy Farmers in a Developing Economy
Notice bibliographique
Résumé
Dairy farming is an important livelihood source for most smallholder farmers in Kenya. However, most smallholder dairy farmers in Kenya face various challenges in selecting profitable market outlets, and their choices are influenced by various factors. Understanding these determinants is crucial, as market outlet decisions directly impact farmers’ income, livelihoods, and the overall growth of their agrienterprises. However, there is limited empirical evidence on the determinants influencing market outlet choices among smallholder farmers in Kenya specifically Narok County which is an emerging dairy hub in the country. In this context, this study analyses the determinants influencing market outlet choices (Farm gate, Milk bars, Traders, Cooperatives, and Processors among smallholder dairy farmers in Narok County, Kenya using a multivariate probit model. Data was collected using a multi-stage sampling procedure from the 384 smallholder dairy farmers. Some of the key factors that shape smallholder dairy farmers’ milk market choices, based on the results of the study include household head occupation, farm size, production cycles, milk volumes, market distance, and group membership. Policy interventions should aim to strengthen cooperative structures, support group memberships, invest in transport infrastructure to mitigate distance barriers, encourage prompt payment systems, and enhance market information access to support sustainable participation of smallholder dairy farmers in diverse market channels.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».