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Enregistrement W2483702401 · doi:10.1108/afr-12-2015-0057

Building insurance through an NGO

2016· article· en· W2483702401 sur OpenAlex
Marie-Christine Bélanger

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAgricultural Finance Review · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural risk and resilience
Établissements canadiensBusiness Development Bank of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrop insuranceBusinessAgricultureValue (mathematics)Economic growthEnvironmental planningEconomicsGeographyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose – This paper is based on a crop insurance implementation currently undergoing in Haiti. The purpose of this paper is to present the development of a program tailored to rice production in the Artibonite Valley, the challenges and opportunities that are arising from the exercise as well as pitfalls and ways to avoid them. Design/methodology/approach – The Système de Financement et d’Assurances Agricoles en Haïti ’s approach for the development of crop insurance is in accordance with 13 concepts considered essential in the implementation of agricultural insurance programs. The case study is presented through each of these 13 fundamental concepts. Findings – The paper provides an insight on challenges any organization will face when implementing crop insurance for smallholder farmers. It points out notably that close collaboration of executing agencies with local partners is essential from data collection through insurance development and delivery and that all participants should receive a specific training tailored to their level of education and understanding. Social implications – Haiti is one of the poorest countries on the planet. Smallholder farmers could benefit a lot from crop insurance. It could help them stabilize their income when facing crop losses due to natural hazards or uncontrollable natural events. Originality/value – This paper fulfills an identified need to share real case studies exposing challenges faced when implementing crop insurance for smallholder farmers.

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.

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)0,000
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,623
Score d'incertitude au seuil0,570

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,237 · 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