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Enregistrement W4362671807 · doi:10.5539/jsd.v16n3p47

Coffee Production and Geographical Indications (GI): An Analysis of the World Panorama and the Brazilian Reality

2023· article· en· W4362671807 sur OpenAlexvenueno aff
Daliane Teixeira Silva, Cleiton Braga Saldanha, Luís Oscar Silva Martins, Jerisnaldo Matos Lopes, Marcelo Santana Silva

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Development · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal trade, sustainability, and social impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésProduct (mathematics)Geographical indicationProduction (economics)BusinessPromotion (chess)Agricultural scienceGeographyAgricultural economicsRegional sciencePolitical scienceEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coffee cultivation is of great importance in the world economy. Due to consumers' demand for products with quality and geographic certification, the topic is relevant. The research objective is to portray the international and Brazilian scenario of the coffee production chain, based on production and Geographical Indications (GIs) for the product. The research is classified as exploratory and descriptive in relation to the approach, and as bibliographical and documental in relation to the means of investigation. It was found that the world's largest coffee producers are Brazil, Vietnam, Colombia, and Indonesia. There was a reduction in world production for the 2021/22 crop, due to the low production of arabica coffee in Brazil, but for the 2022/23 crop, an increase in this production is estimated. Most coffee-producing countries follow specific legislation to protect Geographical Indications and others protect them through trademarks. In Brazil, the definition of GI is explained by its species, Indication of Origin (IO), and Denomination of Origin (DO). Brazil is the second with the highest number of GIs for coffee in the world. El Salvador has a GI that represents the entire coffee value chain. Indonesia is the country with the highest number of GIs for coffee in the world and has state support for its promotion. Given this scenario, there is a need to develop public policies aimed at this product. It is indicated for future research the study of these policies and the performance of bodies responsible for the consolidation of GIs in their respective countries.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,162

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,013
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,250 · 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'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

Citations16
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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