MARKETING AND INNOVATIONS IN CHEMICAL AGRI-INDUSTRY THROUGH THE SWOT AND PEST ANALYSIS
Notice bibliographique
Résumé
This paper is dedicated to the reflection of innovations in the mirror of marketing. The best way to do so is to consider specific product, company or market. The production of mineral fertilizers is one of the most important branches in the chemical industry. The potash market is exceptional in characteristics, which make it an interesting object for marketing analysis with emphasis on innovations. The comparative marketing analysis of main potash producers has been performed in order to delineate the best potash supplier for EU market. SWOT and PEST analysis as well as Porter's five competitive forces model were used. It has very important economic advantages aroused from Canadian tax system, facilitating the company to work up a market by lowest prices for potash fertilizers. However, transportation costs to EU market are relatively large. Recently Uralkali started massive retrofit installation, completed the takeover process of Silvinit, which has set company to the second place in the international potash market. The main disadvantages of the company are relatively low quality of the product and high transportation cost to EU market. On the other hand, Belaruskali remains to be the best supplier for EU countries from the point of geographical location and product quality, since German K+S cannot cover all EU market demand. Despite highly unfavourable political environment, the main company's asset is high quality potash fertilizer. Recently, a radical innovation - the balling granulation - has been introduced by Belaruskali, which allowed obtaining the product with superior characteristics. Finally, the estimation of the economic effect for balling granulation has been performed.
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 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 | 0,009 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,037 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,011 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».