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Enregistrement W1966501829 · doi:10.1504/ijimb.2015.068154

A conceptual analysis of halal beef value chain and market potential in Nigeria

2015· article· en· W1966501829 sur OpenAlexaboutno aff
Musa Gambo Kasuwar Kuka, Balarabe A. Jakada

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Islamic Marketing and Branding · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHalal products and consumer behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationBusinessValue (mathematics)State (computer science)GeographyEconomyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It has been observed that many literatures on halal products and Muslim population in Africa tend to concentrate on North African countries such as Algeria, Egypt, Libya, Morocco, Tunisia or that of South Africa which has less than 2 million Muslims. But Nigeria with more than 50 million Muslim population is ignored surprisingly. This paper attempts to address this seeming anomaly by providing factual insights into the market potential of halal beef in Nigeria. It reviews relevant literatures on halal products, Muslim population and demand through in–depth conceptual analysis on the materials obtained. The analysis shows that Nigeria promises to be a lucrative halal market in Africa due to its population. Its market potential is by far more than South Africa and Saudi Arabia put together. In fact, with a population of over 9 million, Kano State of Nigeria has a halal market potential higher than that of South Africa, Germany, UK, Italy, Brazil and Canada put together. As such Nigeria can be regarded as halal market goldmine that is lying untapped. What is needed is for halal beef processing companies to come and explore the halal market goldmine.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,270

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations3
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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