A qualitative analysis of capital budgeting in cotton ginning plants
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To analyze capital budgeting practice in a group of small cotton ginning firms in Brazil. The study aims at describing how investment decision-making in the agribusiness context may be influenced by heuristics and by the business setting. Design/methodology/approach This research adopted an exploratory and qualitative approach in gauging the practice of capital budgeting in Brazilian cotton ginning firms and discussing actual managerial decision-making. Data collection involved interviews with managers of ten different firms and a further content analysis was performed. Findings Results reveal a practical managerial approach aimed at ensuring satisfactory net operating results in the short run. Sophistication in capital budgeting is not considered as essential, as institutional and strategic environment influences directly affect impose high risks. Investment decision-making is highly influenced by managerial experience. Research limitations/implications Because of the chosen research approach, results may lack generalizability. However, in addressing a specific sector in a specific location, one can identify and craft strategies in response to managerial needs more effectively. Practical implications The paper clarifies how heuristics, managerial experience and the institutional context may influence investment decision-making in cotton ginning operations. It also suggests how actions aimed at evaluating risk and improving the screening of investment perspectives could contribute to improve investment decisions. Originality/value The paper provides an in-depth perspective in addressing the practice of capital budgeting in the context of a specific activity and describing key issues related to it.
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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 | 0,007 | 0,015 |
| 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 | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».