Market position of rapeseed products from the prime producing countries in the global market
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rapeseed is one of the most widely traded products in the world, with a total trade amounting to USD 14.1 billion. Rapeseed trade represents 0.067% of global trade. The largest Rapeseed exporters in 2021 were Canada (USD 5.17 billion), Australia (USD 2.20 billion), Ukraine (USD 1.37 billion), France (USD 1.01 billion), the Netherlands (USD 841 million), and Romania (USD 618 million). Rapeseed is commonly used in food products, health, cosmetics, and other industries. As international market demands and local needs drive rapeseed production, this research aims to identify opportunities for developing the Rapeseed industry and its derivatives based on local needs and global market trends in the world’s largest rapeseed-producing country. This study evaluated the market positioning of Rapeseed products in the international market and employed a “relative market share-market growth” matrix developed by Boston Consulting Group (BCG) for analysis. This study used secondary data from export data for rapeseed-exporting countries worldwide from 2020 to 2021 and was also enriched with some primary data collected from the site visits in 2023. The BCG matrix indicates the five largest rapeseed exporters globally, and additional countries visited in the study include Canada, Germany, the Netherlands, and Romania. The analysis using the BCG matrix assesses the performance of rapeseed products in various major exporting countries worldwide. This study indicates that Canada has significant potential for developing the Rapeseed industry and its derivatives based on global market trends
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».