Characterization and Analysis of Fair Sellers in the Municipality of Janaúba in the North of Minas Gerais, Brazil
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this work was to characterize and analyze the marketers who market their products at the Janaúba free trade fairs regarding the socioeconomic profile, business management, marketed products and difficulties in marketing. The research was descriptive. The data were collected by means of field survey in the main points where the free fairs in the municipality of Janaúba occur. The obtained data were analyzed through the distribution of frequencies and tables. Farmers are mostly family farmers who do not receive any kind of technical assistance or training to run the crop. They apply their own resources to cover the expenses and investments in production, having as a limiting factor the expansion of the business. Most do not control profitability, and of the percentage that does, only 7% use spreadsheet, do not have financial reserves in case of unforeseen occurrences. The values of the products marketed are almost always uncertain, since 81% of the marketers say that prices are negotiable. The main products marketed are fruits and vegetables, not being processed. Among the difficulties pointed out by the fairgrounds for the execution of the activity are the production costs. Regarding the structure of the Municipal Market, the main negative points were the lack of assistance (32%) and the lack of cleanliness (31%). The main improvement point was the availability of drinking water and the construction of bathrooms.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,011 |
| 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) | 0,000 | 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 ».