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Enregistrement W3119381415 · doi:10.19041/apstract/2020/1-2/7

Analysis of the chain of the banana industry of Ecuador and the European market

2020· article· en· W3119381415 sur OpenAlexaboutno aff
Eduardo Vaca, Norma Gaibor, Krisztián Kovács

Notice bibliographique

RevueApplied Studies in Agribusiness and Commerce · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueBusiness, Innovation, and Economy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExportationEuropean unionAgricultural economicsAgricultureBusinessAgricultural scienceValue (mathematics)Position (finance)Quarter (Canadian coin)International tradeEconomicsGeographyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bananas are among the four main crops in the world, including wheat, rice, and corn. It is the most exported fresh fruit in the world in terms of volume and value. The European Union (EU) is the largest banana importer globally with an estimated volume share of 33%. Ecuador is the top exporter since it is responsible for one-quarter of the world banana exportation. It represents 22% of total world exports, 27% of total agricultural exports in the country and 8% of the value of all exports (including oil). The present work analyzed the chain of the banana industry of Ecuador and its position in the EU market. A non-experimental empirical method with a quantitative and qualitative approach was used supported by scholarly literature and secondary research data collection. Results obtained show that the main countries destination shipped 87.8 % of total bananas exported from Ecuador in the period of 2007 – 2017. The largest importer of Ecuadorian banana is the European Union (28.9%). In Ecuador, approximately 78% of the banana producers are small companies, by adding the medium ones 95.6% is reached. Thus, the production of bananas in the country is mainly based on the family economy. In 2019, the official banana box price for producers in Ecuador is USD 6.30. In the EU market, it can reach over USD 18.00. It suggested an unfair payment to small and medium producers. JEL CODE: Q13, M16, M21

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,174 · 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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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