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Enregistrement W3089650488

Karatu coffee company in Tanzania: What strategy next?

2020· article· en· W3089650488 sur OpenAlexaff
Manuel Siegrist, Gary Bowman, Colette Southam, Paul W. Beamish

Notice bibliographique

RevueBond University Research Portal (Bond University) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueInnovation and Socioeconomic Development
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTanzaniaBusinessGeographyEnvironmental planning
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2018, the founder and owner of the Karatu Coffee Company needed to decide what to do next with his company. He was considering several options: increasing the tourism part of the business, growing the original farm, pursuing a property development project in the capital city, or simply selling out and walking away. The company, located in Tanzania, began as a coffee farm, expanded into tourism with a remote, idyllic coffee lodge, and then brought coffee and tourism together with a bustling inner-city coffee house, which also housed a boutique hotel. The final phase of expansion included the purchase of high-quality coffee equipment and highly-prized roasting facilities to capture a larger share of the coffee value chain. The owner's decision would require insights into both the coffee industry and Tanzania itself.<br/><b><br/>Learning Objective:</b><br/>The case is best suited to international business and strategic management courses. The role of the emerging economy and the limited scope of the company lend themselves to early use in undergraduate- and graduate-level courses. After working through the case and assignment questions, students will be able to<br/>- undertake a strategic assessment of the alternatives facing a mature small- or medium-sized enterprise;<br/>- understand the coffee industry value chain and its vertical integration;<br/>- learn about doing business in an emerging economy; and<br/>- undertake a risk assessment at the country and industry levels.<br/><br/><br/><b>[Extract]</b><br/>On a late summer evening in 2018, Peter Fischer sat in the Karatu Kahawa Lodge in the Arusha region of northern Tanzania, sipping on a cappuccino. As the sun drifted beyond the Great Rift Valley, he pondered the future of his business, the Karatu Coffee Company (KCC): “I have spent half my life working on getting this company to where it is today. Finally, I can see some results, and I can harvest what I have sowed. The company is well established and financially sound. As I approach retirement age, the big unanswered question remains—what should I do next?”

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,842
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,005
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,179 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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