Food traceability system awareness and agricultural operation: A Study of tea farms in Fujian, China
Notice bibliographique
Résumé
China is establishing a Food Traceability System (FTS), but the policy implementation is behind most developed countries.The lack of FTS awareness may be a factor contributing to farming practices that are not consistent with FTS policies.Furthermore, the structure of an agri-food supply chain is a factor influencing farms' compliance with FTS.The present study focuses on pesticide residue control and traceability issues in one of the largest tea production areas in China.It aims to examine the effect of FTS awareness and related policies on tea farms' operations as well as the influences of supply chain structure on the effects of policy awareness.In this study the data were collected from Fujian province, which is a traditional, major tea-growing region in China with 18% of national production.Farms were recruited through a Stratified Sampling procedure that included 428 participating farms from the four largest tea-producing counties in Fujian.The participating farms answered questions regarding their awareness of FTS and related policies as well as the supply chain structure.The participants also reported their agricultural record-keeping practices related to pesticide residue control, including pesticide use, pesticide residue test, and sales record.The results reveal that farm owners' or operators' FTS awareness has a positive effect on pesticide use and sales record-keeping practice, and the supply chain structure importantly moderates the effects of policy awareness on operations related to pesticide residue control.Compared to independent growers, tea farms within an integrated supply chain were more likely to take pesticide residue tests or keep sales records.The results suggest that increasing FTS awareness among tea growers would be crucial to establish a safe and traceable system.Furthermore, governments need to take the supply chain structure into account.
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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 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».