Success Factors from Dutch Agricultural Cooperatives and Canadian Agricultural Cooperatives in the Food and Beverage Sector: A Comparative Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Dutch agricultural cooperatives have long been successful in their business growth throughout Europe. With more farmers forming cooperatives that supply locally produced food and beverage products into national and international markets, there is no question that the Dutch are successful at forming agricultural cooperatives. The use of vertical coordination throughout their supply chains combined with the country’s geography provides the opportune place for food and beverage production. However, there is no standard set of ideals or factors that these cooperatives have followed to gain their success. In Canada, more cooperatives exist, but a lack of acceptance of new technologies over the past 20 years has led to a lag in automation and a reliance on labour. While outdated reports exist on starting an agricultural cooperative in Canada, there are still no updated reports that farmers could follow on a national or local scale. A lack of support from the Canadian Government has meant a monopolized cooperative arrangement with Saputo and Agropur being the two primary agricultural cooperatives nationally. The results indicate that there are commonly agreed upon ‘success factors’ and ‘bottlenecks’ among researchers in the Netherlands, over a span of 25 years of research. In Canada, the federal Government conducted interviews with industry and farmers on support for cooperatives across Canada, but little came out of these meetings. These results suggest that additional support for cooperatives in Canada is needed, and while Dutch researchers’ ‘success factors’ were found, they cannot be directly applied to Canadian cooperatives because of policy and geography differences.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».