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Enregistrement W3044638274 · doi:10.5539/ass.v16n8p43

Social Value Chain Analysis: The Case of Tuna Value Chain in Three South Central Provinces of Vietnam

2020· article· en· W3044638274 sur OpenAlexvenueno aff
Nguyen Dang Hoang Thu, Cao Le Quyen, Lê Thị Minh Hằng, Nang Thu Tran Thi, Philippe Lebailly

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomics of Agriculture and Food Markets
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTunaBusinessValue chainFisherySupply chainPurchasingFishingMarketingFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents the outputs of a Ministry of Science and Technology-funded national research project on fisheries value chain entitled “Developing Feasible and Comprehensive Policies for Sustainable Fisheries Development in Vietnam” completed in 2019. It was carried out to map the Vietnamese tuna value chain in terms of value chain description, including actors, material flows, volume, knowledge and information, relationships, linkages and trust, and values at different levels of the chain. The point of entry for undertaking this analysis was to identify specific income increasing interventions for fishers to achieve the project objective of better management of tuna fisheries and to improve socio-economic conditions of tuna fishing communities in Vietnam. Three South Central provinces of Binh Dinh, Phu Yen, Khanh Hoa were chosen for the investigation of the tuna value chain. This study was completed in four main phases, which consist of interview surveys, focus group discussions, individual key informant interviews, and a validation workshop. Four hundreds fishers, nineteen middlemen and traders, five processors, three wholesalers, and eight retailers were interviewed in the three investigated provinces during 2018. Several policy recommendations to increase the income and improve the position of fishers in the tuna value chain were proposed, which include (i) the collaboration among fishers to take advantage of purchasing input materials; (ii) the improvements on the handling and maintenance of tuna quality to increase fishers’ income; (iii) the establishment of tuna auction center to decrease financial detriment to fishers, increase their access to public and transparent market information, and strengthen their position in the chain; (iv) the formulation of savings, credit, and microfinance schemes to diversify forms of capital access for fishers; (v) the suggestion on a fair share of profits among shipowners, captains and cruise workers to reduce the vulnerability of the poor and increase the incentive for properly managing the tuna fisheries in Vietnam.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,465
Score d'incertitude au seuil0,926

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0070,003
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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