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Enregistrement W4297236414 · doi:10.47509/ajeb.2022.v03i02.01

INDIA’S SOYABEAN EXPORT: TRENDS, DIRECTIONS AND WAY FORWARD

2022· article· en· W4297236414 sur OpenAlexaboutno aff
Jaspal Singh, Amrin Noor, Rubeenah Akhter

Notice bibliographique

RevueASIAN JOURNAL OF ECONOMICS AND BUSINESS · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Economics and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinaProductivityAgricultural economicsPosition (finance)Yield (engineering)Balance of paymentsIndependence (probability theory)Work (physics)BusinessEconomicsInternational tradeGeographyInternational economicsEconomic growthEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The key objective of this paper is to analyze the trends of India’s soyabean, exports and its directions and way forward. This research work highlighted the post-independence performance of soyabean productivity and changing pattern of crops that pave the way for promoting soyabean cultivation. The present study revealed that India is seventh largest country by area, the second most populous country after China. This work investigates the trend in area production and yield of soyabean in India from 1980-1981 to 2019-2020. The results indicate that expansion of area was continued during whole study period. However, the expansion is higher in soyabean area than that of yield of soyabean. The finding exhibits that the exports of soyabean was highly volatile but increased during given time period. The composition changed from traditional tropical to horticulture and sea foods. The present study has been focused on analyzing demand, supply and export of soyabean in India. This study revealed that United States of America turned out to be India’s biggest soyabean buyers followed by Canada, Belgium. According to data China termed as top importer of soyabean but India’s exports were nominal to China. The analysis also covered the comparative price difference in Indian export verses imports of China during 2020. This paper contributes by providing significant suggestions for improving the market structure for acquiring higher market share. In addition to that this study also provides suggestion regarding, how to create significant opportunities to increase the exports which strengthen the balance of payments position.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil0,360

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,177 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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