Food Cold Chain Enhancements in Guatemala
Notice bibliographique
Résumé
Guatemala’s agrifood sector is a vital contributor to the national economy, accounting for 10.2% of economic activity and employing 32% of the labor force. However, it faces structural challenges, including dualism between large exporters and smallholders, limited access to finance and markets, declining productivity, climate change, and widespread food insecurity among Indigenous and low-income populations. Weak infrastructure investment—among the lowest in Latin America—further hinders competitiveness, particularly in road connectivity and logistics. A critical gap lies in cold chain infrastructure, where insufficient capacity, energy inefficiency, and unreliable electricity supply result in high post-harvest losses, poor food safety, and reduced market access.Despite these barriers, cold chain development presents significant opportunities to enhance food quality, security, and export potential, especially in high-value chains such as dairy, poultry, and select fruits and vegetables. Solar-powered and energy-efficient technologies (e.g., evaporative cooling, improved insulation, and photovoltaic systems) could mitigate energy and sustainability challenges. Realizing this potential requires a supportive policy framework that aligns with Guatemala’s National Policy on Energy Efficiency (2023–2050) and broader development strategies. Key recommendations include creating a National Cooling Action Plan (NCAP), fostering farmer cooperatives, leveraging Public-Private Alliances for clean energy infrastructure, expanding access to long-term finance, and exploring carbon credit schemes. Collectively, these measures would unlock sustainable cold chain investments, improve competitiveness, and contribute to climate-smart agricultural development in Guatemala.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,005 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».