<scp>F</scp>air <scp>T</scp>rade Awareness and Engagement: A Coffee Farmer's Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As one of the world's most traded commodities, coffee has been criticized for its contribution to environmental degradation, social injustice, and economic disparities between the producing regions of the G lobal S outh and consuming countries of the Global North. However, the Fair Trade concept is promising to change this through the establishment of a trading system where producers, importers, and processors form a more direct network characterized by an established set of ethical principles and practices deemed as “fair.” While the transformational benefits of Fair Trade at the producer level have been examined in several impact studies, the farmers' low awareness and understanding of F air T rade concepts, principles, markets, and customers represent an issue of concern. Among the many benefits associated with increased F air T rade awareness is greater participation in F air T rade governance bodies and the long‐term viability of the market itself. This research looks at F air T rade from the perspective of farmers and their cooperative and uses the case of C ooperativa A graria C afetalera P angoa, P eru, to examine how F air T rade awareness (defined as knowledge of different areas of F air T rade) is understood at the producer level. We then develop a three‐level F air T rade awareness M odel that illustrates both the existing and desired levels of understanding with regard to F air T rade awareness.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».