Export performance and direction of trade of organic products from India
Notice bibliographique
Résumé
Organic products are produced using an ecologically and socially conscious agricultural system that does not utilise chemical pesticides or fertilisers. India produced around 2.9 million metric tonnes (MT) of certified organic products between 2022 and 2023. The volume produced included various types of food items, such as tea, coffee, oil seeds, fibre, sugar cane, cereals and millets, cotton, pulses, aromatic and medicinal plants, dry fruits, vegetables, processed meals, and so on. The goal of the current study was to determine the patterns of organic product export and trade direction in India between 2012-13 and 2021-22. Secondary data regarding export of organic products and data on country wise exports was obtained from APEDA. The Compound Annual Growth Rate model is used to predict the export trend. During the first sexennial period, organic product exports had a higher CAGR of 18.67%, whereas during the second sexennial period, exports decreased and the CAGR was around 0.99%. For the overall period, it was reported to be 16.68 per cent. Cuddy & Della Valle's instability index was used to measure the export of organic products instability index. The CDVI for the whole period of record was 20.76 percent, indicating somewhat unstable exports throughout that period of time. The dynamic nature of trade pattern of the organic products was analysed by employing first order Markov process. By TPM it was noticed that most loyal country which imports organic products was USA and Canada.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».