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Enregistrement W2556031606 · doi:10.1177/0256090920030404

Exports of Agri-Products from Gujarat: Problems and Prospects

2003· article· en· W2556031606 sur OpenAlexaboutno aff
Ravindra H. Dholakia

Notice bibliographique

RevueVikalpa The Journal for Decision Makers · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Economics and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgricultureAgricultural economicsProduct (mathematics)BusinessAgricultural scienceQuarter (Canadian coin)GeographyEconomicsMathematicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper follows a narrow definition of agri-products that include products of agriculture, horticulture, floriculture, animal husbandry, and poultry. Like most other states in India, Gujarat has also prepared several reports and policy papers assessing the potential for agro-processing, identifying constraints in the development and exports of agri-products, suggesting or announcing several important policy measures for removing physical and financial infrastructural bottlenecks, and promoting R&D activities in the sector. However, these exercises lack realistic assessment of the potential, important features of agri-exports from the state, and Gujarat's comparative advantage over the rest of the country in specific product categories. This paper addresses these aspects. A recent survey of exports originating from Gujarat conducted by the Gujarat Industrial Technical Consultancy Organization (GITCO) estimated that, during the year 2000–01, Gujarat contributed Rs 495 billion (or 20.8%) out of the total national exports of Rs 2,385 billion. However, excluding gems and jewellery and petroleum products, Gujarat's share in the national exports is only 9.2 per cent. Compared to this overall proportion, Gujarat's share in national exports in commodities like groundnut, oil-meals, castor oil, poultry, dairy products, spices, sesame and niger seeds, and processed food, fruits, and vegetables is much higher indicating Gujarat's revealed comparative advantage in these product categories. Some important features of the exports activity in Gujarat are: Only 20 per cent are pure traders in the export business. Only a quarter of the units have ‘export house’ or upward status for special benefits. More than 40 per cent of the exporting units have come up after 1991–92. Two-thirds of the exporters belong to small and medium enterprises. Export intensity of Gujarat's agricultural sector is about 12 per cent. Agri-exports represent excess supply and hence highly volatile and fluctuating activity over time. Agri-exports are price elastic. Agri-exports would be highly responsive to exchange rate depreciation. In recent years, Gujarat's agriculture shows considerable dynamic characteristics in contrast to the gloomy official income estimates in the sector. Nineteen out of 30 crops show significant positive time trend in area while five crops show significant negative trend. The cropping pattern in Gujarat has been shifting away from the low value traditional crops to high value commercial crops with business and export potential. A detailed consideration of yield rates of different crops in the state and other states over the past three decades indicates a realistic potential of 5 per cent per annum growth rate for agriculture in Gujarat over the next eight to ten years. In order to ensure exclusive and regular supply to the export market, quality standards have to be according to the foreign destination and not the domestic market. This calls for large-scale production, assured input supplies, good logistics, infrastructural facilities, R&D activities, and technological upgradation. This involves giving priority to investments in several infrastructural facilities and agricultural R&D besides perfecting agricultural land market and encouraging contract farming in the state.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,172

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,201 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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