Financial feasibility assessment of adopting active controlled atmosphere containers for exporting highly perishable fruits during COVID-19: case of Taiwanese atemoya
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study deals with attenuating the risk of relying on a single export market, which was heightened by the outbreak of the COVID-19 pandemic. It focuses on Taiwanese atemoya (a fruit with short storage life) and the adoption of active controlled atmosphere (CA) containers, a new technology which lengthens storage time for other export markets. This study looks at the financial feasibility of the technology's first ever use in atemoya exports. Design/methodology/approach Apart from the standard financial assessment tools—like net present value (NPV), internal rate of return (IRR), benefit-cost ratio (BCR) and payback period (PBP)—this study calibrated five different scenarios based on data gathered from relevant market agents including suppliers, exporters, customs brokers and technology developer. Findings Due to the high profit margin and low investment cost, the use of active CA containers for long-haul exports of this highly perishable fruit is found both technically and financially feasible, despite the generally higher operational cost during the pandemic. Research limitations/implications This study looked at three specific export markets: Malaysia, Dubai and Canada. Results here may lack generalizability in other markets, although it is believed that slight deviations would not invalidate the conclusions of this research because short, medium and long distances were all covered therein. Originality/value This paper studies the first time that active CA is used for export of atemoyas to expand existing markets.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».