Challenges Faced by Mango Exporters in India: A Case Study of GI registered Mango 'Malihabadi Dussehri'
Notice bibliographique
Résumé
The present study assessed relative importance of the key challenges mango exporters face, particularly those involved in exporting Malihabadi Dussehri mangoes. Data were gathered from seventeen exporters, exporting this mango variety to various countries, including the United Arab Emirates, United Kingdom, United States of America, Kuwait, Qatar, Canada, Oman, Nepal, and Saudi Arabia. The study identifies high international freight charges and difficulties in tracing the growers of Malihabadi Dussehri mangoes as the most significant constraints. Other issues include competition from other mango-exporting countries, inadequate institutional credit support, price fluctuations, challenges finding reliable foreign distributors, and the complexities of quoting prices amid fluctuating exchange rates. Exporters also reported difficulties with certification processes, a lack of training and knowledge about foreign countries' export rules and policies, and hurdles in customs clearance. Furthermore, the lack of modern post-harvest technology and expertise in mango grading as sanitary and phytosanitary (SPS) concerns were also notable challenges. As India is the largest producer of mangoes and a major exporter of fresh mangoes and mango pulp, addressing these constraints is essential for enhancing export competitiveness.The study also provides valuable insights for government officials and agricultural policymakers,enabling them to design focused policies and initiatives that assist mango exporters.. KEYWORDS :Mango exporter, Geographical indication, Production, Export challenges.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».