The Proposed Method of Risk Analysis and Profit Estimation for Exporters of Vegetables and Fruits from Jordan
Notice bibliographique
Résumé
This paper aims at developing an effective method of risk analysis and estimating export profitability of vegetables and fruits from Jordan, as a case study. The method analyzes the marketing chain between the farm gate and the first receiver at destination market. Through this process exporter may reduces the risks of the export shipment. The impact of these risks is identified in the Export Analysis Table (EAT) for Agri-business, which seeks to develop three items of marketing information including, an estimate of produce cost, selling price in destination market and additional marketing costs between the farm and first receiver in destination market. The EAT is an online tool that enables the exporter to evaluate the profitability of his shipment, who is just needed to enter the quantities of vegetables and fruits decided to be export by type of product, the expected sales and purchase prices of the products into the EAT, which directly presents the scenario of operating margin along the marketing chain and in destination markets. The EAT is an effective method to describe and guide the exporter to update and to standardize with the marketing chain requirements. Numerous products of vegetables and fruits usually export to Arab Gulf or Europe Union Markets could utilize the EAT. EAT gives a flash picture of the profitable of the export products, depending on the range of costs and sales prices given by product in each market. The EAT is intended to help the Agri-business analyze for fresh produce such as fruits and vegetables maximize export opportunities from Jordan. Key words: EAT; Export; Marketing chain; Cost; Fruit; Vegetable; Profit; Risk; Price
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».