Industry Networks and Sustainable Competitive Advantages in Brazilian and U.S. Processed Citrus Supply Chains
Notice bibliographique
Résumé
The states of Sao Paulo, Brazil and Florida, United States collectively dominate the world supply of orange juice. Collectively, these two regions account for over 80 percent of world processed orange production (Spreen, et al). Florida is the prime supplier to the United States and Canada, while Sao Paulo dominates world trade of orange juice and is the primary supplier to the EU market. It is these three markets - the United States, Canada and the EU - that represent the vast majority of global consumption of processed orange products (Spreen). The global dominance by these two national industries is being threatened. Both the Florida and Sao Paulo citrus industries are experiencing outbreaks of the same potentially devastating diseases - citrus canker (Xanthomonas axonopodis pv. citri) and citrus greening (Liberibacter asiaticus). Citrus canker forms lesions on fruit, causing premature fruit drop and rendering the fruit unsuitable for fresh market sales. "In addition to lowering yields, there is likely some increase in tree mortality as canker may open pathways for other diseases ... [though] tree mortality is not the major concern with endemic citrus canker (Spreen, et al., p. 14-5)." On the other hand, citrus greening, as observed in Asia, has had devastating effects on citrus production, leading to very high rates of tree mortality. As greening is quite new to both Sao Paulo and Florida, the actual magnitude of this threat is still unknown, but most industry observers are openly concerned about the potential for significant losses of citrus trees.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».