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Enregistrement W1663353571 · doi:10.5539/jas.v7n9p93

Value Chain Governance of Malawi’s Artisanal Fisheries: A Case of Oreochromis Species

2015· article· en· W1663353571 sur OpenAlexvenueno aff
Letson Yoyola Phiri, Joseph Dzanja, Tasokwa Kakota

Notice bibliographique

RevueJournal of Agricultural Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Socioeconomic Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésValue chainBusinessCorporate governanceSupply chainValue (mathematics)Chain (unit)MarketingFisherySustainable ValueDistribution (mathematics)SustainabilityIndustrial organizationEcologyComputer scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Value chain governance refers to the relationships among the buyers, sellers, service providers and regulatory institutions that operate within or influence the range of activities required to bring a product or service from inception to its end use. This paper analyses value chain governance in the Oreochromis species (Chambo) value chain. The establishment of value chain governance is likely to lead to improvement in the management of Chambo value chain. The paper examines the different marketing strategies, the opportunities, challenges, the upgrading strategies and the nodes that are along the Chambo value chain. Using empirical evidence, chi-square had a value of 0.154 with an asymptotic significance of 0.926, indicating lack of evidence that value chain stages of Chambo in different strata were not the same. Underrating any stage along the chain has negative economical implications considering that any stage along the chain is supportive to majority of the people. The actors along the chain must learn to be innovative so that they are able to find suitable methods for marketing their fish. It has also been found that crew members benefit less than the gear owners in the chain rewards distribution. Dealing with marketing and distribution constraints, improvement in the working conditions of fishers may lead fishers to maximize their capability by sustainably exploiting the resource and that may have positive impact to both consumers and retailers. Upgrading is helpful as it reduces chain risks at all levels or stages of the value chain.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,828
Score d'incertitude au seuil0,199

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,198 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
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Résumé présentoui

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