Enhancement of coffee quality in Rwanda: A stakeholder analysis of government policies
Notice bibliographique
Résumé
Over the past two decades, Rwanda has positioned itself as a leading producer of specialty coffee. The shift away from ordinary coffee began in the early 2000s and was buoyed by international donors, NGOs and the government. They all supported the nascent specialty coffee industry by providing a combination of technical assistance and funding to invest in coffee washing stations. Coffee washing stations (CWS) are a pivotal piece of the value chain in Rwanda since it is where ordinary coffee undergoes a process that turn it into specialty coffee. The policy of shifting to specialty coffee has been significantly beneficial to Rwanda. However, there was a rush to build a large number of CWS throughout the country which has resulted in an over capacity of these plants and fierce competition among them for the purchase of cherry coffee from farmers. In an attempt to shore up the industry the Government implemented a zoning policy which effectively is a trade barrier to artificially maintain a high margin between the input price of cherry coffee and the sales price of coffee received by the CWS. This study uses a cost-benefit analysis to estimate the economic welfare loss to Rwanda of these policies. Over a ten year period the present value of the economic loss is estimated to be $73 million. An increased competition in the market for cherry coffee would raise the price of cherry coffee at the expense of the profits of CWS owners. If such a policy were implemented coffee growers could potentially receive up to 150% more from their sales of cherry coffee, or $45 million per year. These enhanced revenues would allow famers to finance the replanting of their coffee fees and maintain the sustainability of this sector.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».