Contribution of Active Controlled Atmosphere (CA) Technology to the Value-Chain of Perishable Fruits and to Rural Development: Case of Atemoya in Taiwan
Notice bibliographique
Résumé
Atemoya is an important tropical fruit export for Taiwan, mainly produced in Taitung, a rural area of South-Eastern Taiwan. However, it was sold to virtually a single market—China—and when that market suddenly announced an import ban on the fruit in 2021, the rural farmers and the local economy were adversely affected. They had to quickly explore new overseas markets. Unfortunately, its short postharvest life makes it infeasible for long-distance transport. This study measured the impacts of the ban on the local economy using an input-output (IO) analysis. It also tested the technical feasibility of using a controlled atmosphere (CA) preservation technology, which was necessary for long-distance exports. The benefits of this strategy for the rural economy were also assessed using IO techniques. Results reveal that the atemoya value chain accounted for 2.12% of the production value, 2.75% of the value-added, and 3.62% of the employment in Taitung. Furthermore, the CA technology successfully doubled its postharvest life; thereby allowing exports to countries as far as Canada, and easing the impacts of the earlier ban. This development, together with facilitating domestic sales, boosted the local economy’s output value by NTD 491 million and its value-added by NTD 237 million. In addition, it can also increase rural employment by 2235 people. Using a smart agriculture technology in this case protected a perishable fruit industry that has a thin domestic market, from the risk of relying only on a single export destination. Consequently, this has supported the sustainability of rural communities and helped them to remain resilient.
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 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».