A study on the trade direction of fresh and dried figs : Export from Afghanistan
Notice bibliographique
Résumé
Figs is one of the most important and delicious fruits. Afghanistan produces 24319 tonnes of figs during 2019 (FAO statistics). It is one of the important commodities in export basket of Afghanistan. The major export markets for figs are India, Pakistan USA, Canada and U Arab Emts.The present study aims to quantify the export performance and changing structure of figs exports from Afghanistan. Secondary data on area, production and country wise quantity exports of figs was collected from FAO statistics, and APEDA for a period of 10 years from 2010 to 2019. Compound annual growth rate was computed for studying the trend in area, production, yield, export quantity and export value for figs. Markov chain analysis was attempted to assess the direction of change in exports. Markov chain analysis results showed that, India is the stable market for Afghan figs and U Arab Emts are less stable markets. The major reasons are geographical advantage and good relations for India which gave competitive advantage over other countries with reference to fresh and dried figs export. India is the main country to import figs in the next five years. It shows high value in terms of quantity and percentage which is more than 90 per cent of all Afghanistan’s figs export.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».