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Enregistrement W4224209899 · doi:10.3390/agriculture12050578

Opportunities and Challenges for Lebanese Horticultural Producers Linked to Corporate Buyers

2022· article· en· W4224209899 sur OpenAlexaff
Walid Mukahhal, Gumataw Kifle Abebe, Rachel A. Bahn

Notice bibliographique

RevueAgriculture · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Waste Reduction and Sustainability
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessQuality (philosophy)ProcurementSupply chainCertificationPosition (finance)MarketingIndustrial organizationCommerceFinanceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper aims to analyze procurement decisions and contractual arrangements in the horticultural supply chain and evaluate opportunities for and challenges of horticultural producers linked to supermarkets and corporate restaurants in Lebanon. Accordingly, in-depth, semi-structured interviews were conducted with key horticultural supply chain actors in Lebanon. The study finds that corporate restaurants offer more opportunities for large horticultural producers and suppliers than supermarkets. Yet, corporate restaurants have more stringent quality requirements, as demonstrated by food safety certifications, and their contractual relationships are binding, symbiotic, and formal. Supermarkets source most of their products from wholesale markets and have opportunistic, non-binding relationships with their suppliers. In sum, the nature of the business relationships between horticultural producers and suppliers and corporate buyers depends on the ability of the producers to meet the quality requirements of the latter. Although corporate buyers have shown some interest in the local produce, they are yet to invest in local supplier development initiatives to enhance the capabilities of producers. Instead, corporate buyers resort to imports when the local producers fail to meet the quality standards or required volumes. The study suggests several alternative routes to enhance the market position of horticultural producers and suppliers in Lebanon.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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.

Tête enseignante Opus0,109
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,121 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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