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Enregistrement W4319082356 · doi:10.3390/agriculture13020368

Traceability, Value, and Trust in the Coffee Market: A Natural Experiment in Ethiopia

2023· article· en· W4319082356 sur OpenAlexaff
Ludovic Mbakop, Glenn P. Jenkins, Leonard Leung, Kamil Sertoğlu

Notice bibliographique

RevueAgriculture · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal trade, sustainability, and social impact
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraceabilityBusinessGrading (engineering)CommodityValue (mathematics)CommerceAgricultural economicsAgricultural scienceEconomicsMathematicsStatisticsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study measures the impact of traceability attributes on international buyers’ willingness to pay for coffee produced in Ethiopia and the impact of accurate information on the production location of the coffee on the pricing according to its type and grade. Two sets of regression models were used to investigate the important determinant factors affecting the export prices of trader and producer coffee, one each for trader and producer coffee, to measure the impact of the Ethiopian Commodity Exchange (ECX) on the prices and to evaluate the effect of the coffee types and grades on the prices. The results show that after coffee was forced to be traded via the (ECX), traceable coffee export prices increased more than the reported price of nontraceable coffee. We also found that after the introduction of the ECX, the reported export prices of coffee were much more closely aligned to the movements in the international prices of coffee than before the ECX. Furthermore, we also found evidence that exporters and overseas buyers do not trust the results of the inspection and grading of coffee by the ECX unless traceability is also present. This is the first study to evaluate foreign buyers’ willingness to pay for the attribute of traceability of Ethiopian coffee and to see how traceability has affected buyers’ trust in the grades given by the ECX for the coffee it grades.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil0,386

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeObservationnel
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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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