Market analysis and price spread of major spices through different marketing channels
Notice bibliographique
Résumé
Spice growers in northern Vietnam frequently receive less than half the price consumers pay, yet the exact magnitude and location of price losses across marketing stages have not been quantified for the Red River Delta region. This research traced the marketing channels and estimated the price spread for five major spices black pepper, star anise, cinnamon, turmeric, and chilli by surveying 180 producers, 45 village traders, 30 wholesalers, 25 commission agents, and 40 retailers across three provinces (Hanoi, Hai Duong, Hung Yen) during January-June 2023. Three distinct channels were identified: Channel I (producer → village trader → wholesaler → retailer → consumer, handling 54.3% of volume), Channel II (producer → commission agent → retailer → consumer, 28.7%), and Channel III (producer → direct sale via wholesale market or cooperative → consumer, 17.0%). The producer's share in the consumer price was lowest in Channel I (average 48.3%) and highest in Channel III (average 74.4%). Cinnamon showed the widest total price spread (62.0% in Channel I), while turmeric had the narrowest (43.2%). Marketing cost accounted for 18-24% of the consumer price; the remainder of the spread was intermediary margin. These results suggest that strengthening direct channels particularly agricultural cooperatives could raise farm-gate returns by 20-26 percentage points.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».