Financial health of farmer producer companies in Tamil Nadu: challenges and prospects
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In India, where nearly 80% of farmers are small and marginal, farmer collectives have become essential for strengthening their livelihoods. Among these, Farmer Producer Organizations (FPOs) play a critical role in advancing agricultural development and act as key conduits for implementing major government schemes. This study evaluates the financial performance of Farmer Producer Companies (FPCs) in Tamil Nadu, aiming to identify key challenges and opportunities for growth. Using purposive sampling, 100 FPCs that had filed balance sheets for the financial years 2018–19, 2019–20, and 2020–21 was selected for analysis. Financial performance was assessed through Factor Analysis, complemented by a primary survey of 10 randomly selected FPCs (10% of the sample). The analysis reveals that most FPCs demonstrate average to poor financial performance, with only a few exceptions showing strong results. The primary survey highlights several barriers to growth, including limited access to credit, inadequate marketing infrastructure, and a lack of business management skills. To enhance scalability and sustainability, FPCs need targeted interventions such as capacity-building programs, improved access to financial services, and stronger market linkages. Revisiting credit eligibility criteria could also improve financial viability. Strengthening FPCs is essential not only for uplifting smallholder farmers but also for building a more inclusive and resilient agricultural economy in Tamil Nadu.
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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) | 0,001 | 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 ».