Potato Trading Based on Structure Conduct Performance (SCP) in the Centre of Vegetable Production at Central Java Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to examine potato trading based on Structure, Conduct, Performance (SCP) in the highland vegetable production centers of Central Java Province. Potato trading in highland vegetable production centers in Central Java province has been analyzed using Structure, Conduct, and Performance (SCP) techniques. The data was collected through a survey and observation. The market structure was analyzed by market share, the Herfindahl-Hirschman Index (HHI) and the Concentration Ratio for Biggest Four (CR4). Analysis of market behavior includes the presence or absence of collusive practices in determining prices, the process of selling and buying, the formation of equilibrium prices, payment systems (cash, credit), and cooperation with other trading institutions. While market performance is analyzed by marketing margins and farmer's share. The samples of potato farmers were determined by the random sampling method and the traders determined by the snowball sampling method. The number of samples used was 82 potato farmers, 45 collecting traders, 10 wholesaling traders, and 14 retailing traders. The results of market structure research on potato trading are oligopsonies. Price behavior at farmers (producer) level is more controlled by collectors who deal directly with farmers. Wholesalers dominate purchases from collectors, the payments are made in cash or paid later. Moreover, the collusive practice between collectors and wholesalers occurs, especially in the provision of capital or credit. Furthermore, the performance of the potato market based on the trading system margin is greatest in pattern 2, while the farmer’s share is greatest in pattern 1 in the potato trading system.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».