Assessment of Good Agricultural Practices on Cocoa and Coffee Farms in Northern Haiti
Notice bibliographique
Résumé
Haiti is the poorest country in the Western Hemisphere and presents a unique scenario for the food and agriculture industry, because there is no food safety legislation. The application of Good Agricultural Practices (GAPs) leads to improvements of quality, safety and sustainability of agricultural products. The purpose of the study was to assess the status of Good Agricultural Practices (GAPs) in cocoa and coffee farms in Northern Haiti. A general survey captured information about the farmer and the farm, and an audit checklist was used to assess compliance to GAPs. A total of 11 farms (n = 11) were audited, of which 7 were cocoa farms (64%) and 4 were coffee farms (34%) in the regions of Dondon, Limonade and Milot. Average overall audit scores for coffee farms (73%) were higher than for cocoa farms (55%). Farms affiliated with a cooperative scored higher (78%) than those that were not part of a cooperative (55%). The sections of the survey on “Practices related to premises and production site”, and the “use of agricultural inputs and chemicals” received the lowest scores but were confined to the cocoa farms. “Record keeping” plus “distribution, transportation, and traceability” were cause for concern with both the cocoa and coffee farms. Critical non-conformances included the access of livestock animals and domestic pets to processing and storage areas, the lack of control in the application of agricultural chemicals, a lack of safeguards on equipment and elevated surfaces, and washing of fresh cocoa beans to remove the mucilage with water that had not been treated or tested for potability. The root cause of the non-conformances, regardless of the commodity, was either related to poor physical and organizational infrastructures, or to a lack of technical training.
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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 ».