MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2809117466

Economic analysis of the cumaru almond production in agroforestry systems in Alenquer, Pará state

2018· article· en· W2809117466 sur OpenAlexaff
Lyvia Julienne Sousa Rêgo, Juliana Magalhães, Liniker Fernandes da Silva, Márcio Lopes da Silva, João Ricardo Vasconcellos Gama

Notice bibliographique

RevueReflexões Econômicas · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural and Food Sciences
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRevenueNet present valueProduction (economics)MathematicsAgricultural scienceAgroforestryAgricultural economicsNet profitEconomic analysisOpportunity costPresent valueInvestment (military)EconomicsEnvironmental scienceProfit (economics)Microeconomics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Deforestation is one of the biggest problems on Amazon, which affects a large area in Para state, Brazil. Alenquer city (PA) presents most of its natural forests replaced by pastures, and that is compromising cumaru specie sustainability. It was evaluated economic viability of cumaru ( Dipteryx sp) almond with cassava in two Agroforestry Systems (AF) in Alenquer city. The economic evaluation criteria were: net present value, equivalent periodic benefit, benefit-cost ratio, land expected value and production average cost and family labor revenue considering two planning horizons (10 and 20 years), using a minimum attractiveness rate (MAR) of 7% per year. We analyzed price variation effect of labor, almond (Kg) and cassava flour (Kg) and minimum attractiveness rate in net present value (NPV) and both AF Systems were economically viable. Processing costs were the highest. Cassava commercialization contributed to net present revenue and reduced initial costs. System A, with smaller spacing, presented equivalent periodic benefit of R$4557.91 ha -1 . The NPL was more sensitive to variations in the price of flour and almond. This form of production is an alternative for profitable soil use in Para 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)0,000
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 enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,142

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueReflexões EconômicasMême sujetAgricultural and Food SciencesTravaux en français237 207