Competitiveness of the Sugarcane Cluster in Goianesia-GO, Brazil
Notice bibliographique
Résumé
The present study aims to analyze the competitiveness of the chain of sugarcane cluster that is located in Goianesia (Goiás state, Brazil) and in nearby municipalities like Barro Alto, Santa Rita and Vila Propicio. It was used Michael Porter’s Diamond of Competitiveness, which lets to study the competitiveness of a company, cluster or country, by four factors: demand conditions, factor conditions, context for firm strategy and rivalry and related and supporting industries. To build the Diamond of Competitiveness was used secondary and primary information, where the latter was collected by interviewing the key actors inside and outside the Jalles Machado, central company of the cluster analyzed. In terms of results they were found several interesting aspects that affect (positively and negatively) competitiveness of the cluster. It was identified, for instance, how investment in research and development, as well as the adoption of technology, are key for the central company of the cluster to facing the physical constraints of the Goianesian soil, and how this contribute to the cluster competitiveness against other actors that are in better conditions. In addition, the cooperation between cluster’s stakeholders - which makes the central company and its partners identify together the cluster's weaknesses and work on a solution- was identified as a key factor in creating competitive advantage. The paper presents the factors that affect both positively and negatively the competitiveness of Goianésia’s cane sugar cluster, leaving available the necessary inputs for policy makers drawing strategies for improving the competitiveness of this cluster.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».