Exploring the Influence of Economic and Environmental Knowledge on Fish Production in Rural-Bangladesh
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: is to investigate the impact of economic and environmental knowledge on fish production in rural Bangladesh. The research seeks to determine how various factors, such as human labor costs, feed costs, manure, fingerlings, water supply, and environmental knowledge, influence fish production per hectare. Method: Primary survey, sample selection, Cobb-Douglas production function, resource allocation efficiency analysis. Findings: Cost Structure: Human labor accounts for the largest portion of the variable costs for all farmer categories (marginal, small, and medium). Medium farmers have lower human labor costs compared to marginal farmers, and feed is a significant expense for small and medium farmers. Marginal farmers face high fingerling costs. Land use and interest are fixed costs. Regression Analysis: Human labor cost, feed cost, manure cost, and water supply cost have a statistically significant positive relationship with fish production per hectare. Feed cost has the most significant positive impact. Environmental knowledge also has a positive impact on fish production. Environmental Knowledge: Farmers often lack knowledge about environmentally friendly fish feed, but increased environmental awareness is associated with better fish production. Theoretical implications: The research contributes to understanding the factors influencing fish production in rural Bangladesh, with a specific focus on economic and environmental variables. It uses a Cobb-Douglas production function to model the relationship between inputs and output in fish farming, providing a quantitative framework for analysis. The paper identifies the significance of environmental knowledge, highlighting its role in achieving sustainable aquaculture practices. Practical implications: Targeted Investments: The findings can guide policies aimed at supporting fish farmers. The importance of human labor, feed, water supply and manure can encourage governments to invest in these sectors. Promotion of Environmental Awareness: The research supports promoting environmentally friendly practices. The study encourages education programs to provide farmers with environmental knowledge of sustainable fishing practices, or by providing financial incentives. Marketing Efficiency: The suggestion of reducing marketing intermediaries and establishing efficient wholesale and retail networks can help maximize profit for fish farmers. Paper type: theoretical.
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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 | 0,000 |
| 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 ».