The strategic diagnosis of the potassium fertilizer industry in Brazil
Notice bibliographique
Résumé
Fertilizers and crop nutrition play a key role in fulfilling the United Nations Sustainable Development Agenda. Brazil is the world’s fourth largest consumer of fertilizers. Between 1998 and 2018, the apparent consumption of potash fertilizers (in terms of K2O content) almost tripled, while the production of potassium chloride decreased in Brazil. Two important projects (Carnalita and Autazes) are still in the design phase, and there is considerable uncertainty surrounding them. Potassium producers located in Canada, Russia and Belarus have competitive advantages when compared to Brazil. The aim of this paper is to make a strategic diagnosis of the potassium fertilizer industry. The major variables that characterize the status of the Brazilian fertilizer industry could be identified, on the basis of data collected from annual business reports, reports from consulting firms, government websites, books, newspaper articles, sectoral studies and scientific articles. This paper concluded that, after detection of the current fragility of this sector, which is essential to the agribusiness production chain, public policies have to be formulated with a view to boosting this industry, based on the competitive advantages related to proximity to the Brazilian consumer market. However, there are disadvantages, namely, access to raw material, the need for infrastructure development and entry barriers caused by factors of scale and idle installed capacity in the major global players.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».