win–win contract farming in dual-channel agribusiness supply chains under yield, quality, and price uncertainty
Notice bibliographique
Résumé
Despite the benefits of contract farming, power imbalances between farmers and agribusiness firms often result in unfair agreements. This study aims to design a fair (win–win) contract farming model for a dual-channel (fresh and processed) blueberry supply chain , incorporating an incentive mechanism to ensure that all parties benefit. We examine the benefits of incentive-based contracts over penalty-based contracts by analytically investigating three farming situations: (1) no contract, (2) penalty-based contract farming, and (3) incentive-based contract farming. We establish analytical conditions for collaborative incentive-based contract terms that benefit both parties and validate these conditions numerically using data from a representative blueberry farm. Our findings indicate that the incentive-based contract farming leads to mutually beneficial outcomes and higher supply chain profits compared to the penalty-based contract. We conduct numerical and comprehensive sensitivity analyses to assess the impact of contract farming on the profits of the farmer, agribusiness firm, and the overall supply chain. Our study has significant theoretical and practical implications, emphasizing the importance of balanced and mutually beneficial contract farming arrangements that account for yield, price, and quality uncertainties within a dual-channel supply chain.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».