Fish-farming Value Chain Analysis: Policy Implications for Transformations and Robust Growth in Tanzania
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Abstract
This article sets out data and issues in relation to fish-farming in Tanzania with the objective of generating information to inform policy decisions required for the transformations in the fish-farming into a viable commercial activity. It identifies challenges within the sector that should be addressed through policy reform. Fish farming in Tanzania is governed by the Fishery Act 2003 No. 22 and the National Fisheries Sector Policy of 1997. The guiding research problem statement was despite the National policy objective to develop a robust, competitive and efficient fishery sub-sector, fish farming in Tanzania is underdeveloped at subsistence production that contributes to only 1.2% of GDP. A survey design was used for collecting primary data from 293 respondents randomly sampled from 8 regions of Dar Es Salaam, Coastal, Morogoro, Njombe, Mbeya, Ruvuma, Kagera and Kilimanjaro. This data was collected using questionnaire and interviews. These were triangulated with secondary data obtained from desk top review. Descriptive statistics and content analysis method were used to report findings. The study found that the major constraints were lack of value chain in the fish farming. We examined the value chain in terms of sources of production, inputs, extension services, technology, and marketing and found that 60% of fish farmers obtain fingerlings from local sources such as friendship network. These sources have no scientific production of fingerlings suitable for commercial fish-farming. In the overall, farmers don't have good and reliable sources for fingerlings. It was also found that 76% of fish farmers make their own feeds using the locally obtained materials like maize and paddy husks, remains of vegetables from garden, cocoyam leaves, and cattle dung. However, it was found that the home made feeds lack quality due to inadequate basic knowledge of producing right fish feeds Lack of appropriate technology application in the fish-farming was a critical constraint that minimizes the chance of transforming the sub-sector into a commercial entity. Technology in fish farming industry include proper pond size, species, sex selection fingerlings, improved fish feeds, hatchery and storage facilities. Furthermore, the study found high demand for extension services in the fish-farming agribusiness, but there is insufficient or non-availability of the extension services, to impart knowledge, proper use of medicines, fish farm management practices and appropriate technology application. For the fish-farming sub-sector to grow from the current 1.2% to the targeted 5% contribution to GDP, it is recommended that policy actions should be undertaken for providing capacity building for small farmers in terms of skills for best practice of fish-farming, credit and or subsidy facility for fish farming infrastructure and inputs, extension services for knowledge and technology transfer to small farmers and encouraging public-private partnership along fish-farming value chain for ensuring availability of quality fingerlings, fish feeds, transportation, and marketing. Keywords: fish farming, small farmers, constraints, latent potential, policy implications making. ------------------------------------------------------- Résumé Cet article présente les données et les problèmes relatifs à la pisciculture en Tanzanie, en relation avec l'objectif de génération d'informations, pour mieux éclairer les décisions politiques requises pour des changements de la pisciculture à une activité commerciale viable. Il identifie les défis à l'intérieur du secteur et auxquels il faudrait répondre via une réforme politique. La pisciculture en Tanzanie est régie par la Loi 2003 No. 22 sur la pêche (Act. 2003 No. 22) et la Politique nationale relative au secteur de la pêche de 1997 (National Fisheries Sector Policy of 1997). La recherche repose sur le problème que malgré les objectifs de la politique nationale de développer des filières piscicoles robustes, compétitives et efficientes, la pisciculture en Tanzanie est sous-développée et ne permet qu'une production de subsistance qui ne contribue qu'à 1.2% du PIB. Un plan de sondage a été utilisé pour collecter les données primaires de 293 répondants sondés au hasard dans les huit régions du Dar Es Salaam, Coastal, Morogoro, Njombe, Mbeya, Ruvuma, Kagera et Kilimandjaro. Ces données ont été collectées à l'aide de questionnaires et d'entrevues. Elles ont été recoupées avec des données secondaires provenant d'examens documentaires. Des statistiques descriptives et la méthode d'analyse de contenu ont été utilisées pour les conclusions. L'étude montre que le principal obstacle a été le manque de chaîne de valeur dans la pisciculture. Nous avons examiné la chaîne des valeurs en termes de sources de production, des entrées, de services auxiliaires, de technologie, de marketing et avons trouvé que 60% des fermiers piscicoles obtiennent des alevins de sources locales, par exemple dans un réseau d'amis. Ces sources n'ont pas de production scientifique d'alevins adaptée à une pisciculture commerciale. En général, les fermiers n'ont pas de sources d'alevins de qualité ou stables. De plus, 76% des fermiers piscicoles font leurs propres nourritures en utilisant les produits obtenus localement tels que le maïs et les balles de riz, restes végétaux des jardins, les feuilles de taro et du fumier de bétail. Cependant, il a été prouvé que cette nourriture faite maison manquait de qualité du fait d'un manque de connaissances de base dans la production d'une bonne nourriture pour poisson. Le manque d'applications technologiques appropriées dans la pisciculture est un obstacle critique qui minimise les chances de transformer les filières en une entité commerciale. La technologie dans la pisciculture inclut des bassins de taille adéquate, des espèces, une sélection sexuelle des alevins, une amélioration de la nourriture des poissons, un incubateur et des installations de stockage. De plus, l'étude montre une forte demande pour des services auxiliaires dans la pisciculture agroalimentaire mais il y a une insuffisance ou une non-disponibilité de l'extension des services pour faire connaître la bonne utilisation des médicaments, les pratiques de gestion piscicoles et l'application appropriée des technologies. Pour que les filières piscicoles passent de 1.2 % à l'objectif de 5% de contribution au PIB, il est recommandé que les actions politiques soient entreprises dans le but de fournir la capacité de construire pour les petits fermiers en termes de compétences pour les meilleures pratiques de pisciculture, crédit ou bonification d'intérêt pour les infrastructures piscicoles et les entrées, des services auxiliaires pour le transfert des savoirs et des technologies aux petits fermiers et encourager le partenariat public-privé avec les valeurs de la chaîne piscicole pour s'assurer de la disponibilité de la qualité des alevins, de la nourriture des poissons, des transports et du marketing.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".