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Enregistrement W7071755438

A technological innovation for capsicums production in Peru: the mechatronics arms

2015· article· en· W7071755438 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueAmericanae (AECID Library) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant and soil sciences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiversification (marketing strategy)Production (economics)Government (linguistics)Comparative advantageAgriculturePrivate sectorQuality (philosophy)Agricultural diversification
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Peru agricultural exports have increased in recent years due to (i) free trade agreements with many countries (United States, Canada, European Union, China, Thailand, Singapore, Japan, Chile, among others), (ii) an increasing international demand for healthy products, (iii) country´s economic development and (iv) more private investments in this sector (Velazco 2012). Also, if we can compare among Peru three main regions (Coast, Andean highlands and the Jungle), It is the Coast (western region) that has a developed agricultural production due to unique weather conditions, private investments, public infrastructure, transport costs and quality of land (Gomez, 2008). This country development is also related to the production of non-traditional products for export like asparagus, artichokes, capsicums, bananas, grapes, among others; produced by agro industrial companies and small farmers and that are mainly labor intensive (Gomez, 2008 and Velazco, 2012). This very successful export diversification and self-discovery process was the result of a combination of strong natural comparative advantages (mainly excellent agro climatic conditions) and a significant innovation effort. It meant the introduction and expansion of new products and markets, the entry of new firms, and experimental research and the adoption of new techniques and process technologies developed abroad (in irrigation, crop management, post-harvesting, sanitary control, storage and packing) to produce high-quality, niche (gourmet) and higher value-added products, in line with consumer trends in sophisticated food markets. In products such as asparagus, mango, organic coffee and capsicums, Peru has become a leading world exporter (OECD). For this reason one of the government main tasks for the next years is to meet urgent agriculture producer’s needs in the areas of technological Innovation and business management (MINAG). In this context, this thesis analyzes the applicability of a new technology – the mechatronic arms – specifically to capsicums production sector in Peru. We chose Capsicums production sector (paprika, chilli pepper) because is mainly labor intensive and is the sector where my family company (DIROSE SAC) operates. This innovation consists in a 40 arms mechatronic combine, and it was first created in order to improve the efficiency on the labor intensive phase of harvest for this kind of agriculture products. It is estimated that a laborer with brief training operating the machine would be equivalent to 40 people that not only would work during daytime, but also on the night shift as well. Also, using this new technology can allow a company to make additional crops that would increase their yields and annual revenues. This thesis was developed as a business plan to make this new product available for other agriculture companies that operates in the capsicums production sector in Peru; however, this new technology has the potential to be modified in order to be available to other kind of agriculture products, in Peru and other countries.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,658
Score d'incertitude au seuil0,212

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,179 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
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