Research on the optimization of supply chain decisions for green agricultural products based on farmers' risk preferences and disaster year subsidies
Notice bibliographique
Résumé
This study focuses on optimizing supply chain decisions under two scenarios: government subsidies during disaster years and farmers with varying risk preferences. An order-agriculture supply chain model is constructed, involving three parties: farmers, distributors, and insurance companies. Farmers cultivate agricultural products with varying levels of greenness. A three-stage game model is employed to derive the optimal planting scale for farmers, the optimal wholesale price for distributors, and the optimal premium rate for insurance companies. The results indicate that government disaster year subsidies directly increase the Conditional Value-at-Risk (CVaR) of farmers, although a maximum subsidy rate exists to prevent inequity. Enhancing the greenness of agricultural products has a positive impact on agricultural production. As the probability of disaster years increases, loan guarantee insurance becomes more effective in expanding farmers' planting scales, while yield guarantee insurance demonstrates superior performance in improving farmers' CVaR. The practical value of this study lies in providing farmers with optimal decision-making frameworks and profit calculations for loan guarantee insurance and yield guarantee insurance under varying disaster-year probability scenarios. Additionally, it explores the impact of government subsidies during disaster years, the greenness level of agricultural products, and the risk of crop failure on changes in farmers' value. These findings contribute to the optimization of farmers' decision-making processes, enhancement of their economic welfare, and the promotion of sustainable agricultural development, ultimately improving the livelihoods of farmers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».