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학술저널
저자정보
Jimmy Brian Mboya (Kenya Marine and Fisheries Research Institute (KMFRI) Sangoro Aquaculture Research Center) Kevin Odhiambo Obiero (Kenya Marine and Fisheries Research Institute (KMFRI) Sangoro Aquaculture Research Center) Maureen Jepkorir Cheserek (Faculty of Health Sciences Egerton University) Kevin Okoth Ouko (Jaramogi Oginga Odinga University of Science and Technology) Erick Ochieng Ogello (Department of Animal and Fisheries Sciences Maseno University) Nicholas Otieno Outa (Department of Animal and Fisheries Sciences Maseno University) Elizabeth Akinyi Nyauchi (Kenya Marine and Fisheries Research Institute (KMFRI) Sangoro Aquaculture Research Center) Domitila Ndinda Kyule (National Aquaculture Research Development and Training Center (NARDTC)) Jonathan Mbonge Munguti (National Aquaculture Research Development and Training Center (NARDTC))
저널정보
한국수산과학회 Fisheries and Aquatic Sciences Fisheries and Aquatic Sciences 제26권 제2호
발행연도
2023.2
수록면
105 - 116 (12page)

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Improved fish post-harvest technologies (IFPT) have been promoted as more efficient methods of fish processing, preservation, and value addition than the traditional methods prevalent in developing countries. The adoption rates, however, do not appear to be convincing. The purpose of this study was to determine the socio-demographic and psychological factors that influence intention of Kenyan farmed fish traders to use IFPT. The technology acceptance model (TAM) was used to properly explain the impact of TAM constructs such as perceived usefulness (PU), perceived ease of use (PEOU), and attitude (ATT), as well as socio-demographic factors such as gender, age, education level and fish trading experience on traders’ intention to use the technologies. A cross-sectional survey was conducted to collect data using a semi-structured questionnaire from 146 traders in Busia, Siaya and Kakamega counties. At a significance level of p = 0.05, a linear regression model was used to examine the socio-demographic and psychological determinants of the traders’ behavioral intention to use the improved technologies. The regression analysis revealed that PU (β = 0.443; p = 0.000), PEOU (β = 0.364; p = 0.000) and ATT (β = 0.615; p = 0.000) influence traders’ intention to use IFPT, with ATT having the highest influence on intention. However, the traders’ socio-demographic characteristics have no effect on their intention to use the technologies, as the coefficients for gender (β = 0.148; p = 0.096), age (β = 0.016; p = 0.882), level of education (β = –0.135; p = 0.141) and fish trading experience (β = 0.017; p = 0.869) are all insignificant. These findings show that the traders intend to use IFPT and will use them when it is in their best economic interests.
#Behavioral intention #Farmed fish #Improved fish post-harvest technologies #Kenya #Technology acceptance model

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