Enhancing Short-Term Berry Yield Prediction for Small Growers Using a Novel Hybrid Machine Learning Model

This study presents a novel hybrid model that combines two different algorithms to increase the accuracy of short-term berry yield prediction using only previous yield data. The model integrates both autoregressive integrated moving average (ARIMA) with Kalman filter refinement and neural network techniques, specifically support vector regression (SVR), and nonlinear autoregressive (NAR) neural networks, to improve prediction accuracy by correcting the errors generated by the system. In order to enhance the prediction performance of the ARIMA model, an innovative method is introduced that reduces randomness and incorporates only observed variables and system errors into the state-space system. The results indicate that the proposed hybrid models exhibit greater accuracy in predicting weekly production, with a goodness-of-fit value above 0.95 and lower root mean square error (RMSE) and mean absolute error (MAE) values compared with non-hybrid models. The study highlights several implications, including the potential for small growers to use digital strategies that offer crop forecasts to increase sales and promote loyalty in relationships with large food retail chains. Additionally, accurate yield forecasting can help berry growers plan their production schedules and optimize resource use, leading to increased efficiency and profitability. The proposed model may serve as a valuable information source for European food retailers, enabling growers to form strategic alliances with their customers

Análisis de los Tweets de los minoristas de alimentación que operan en España y UK. Cómo el análisis del contenido generado por los usuarios en Twitter puede ayudar a las cooperativas agroalimentarias a establecer mejores relaciones con sus clientes

Twitter is an outstanding social media platform that food firms are using to share information with consumers. This research aims to determine the behavior of different food retailers in Spain and the UK in relation to Twitter to shed light on their interests and similarities. This study collected and analyzed a total of 54,000 tweets from 17 food retailers from the social media platform Twitter. Analyzing food retailers’ generated content on Twitter by wordcount, content analysis and social network analysis, several characteristics were detected that could be relevant for suppliers of these food retailers. The output reveals differences among food retailers as well as groups with different strategies within each market and confirms the potential of Twitter data as an information source for conducting marketing studies. Similarly, we found that the adoption of Twitter data analytics by marketing managers of agrifood cooperatives could be very useful for advancing customer-centric strategies. Finally, this research presents its limitations and proposes new lines of future work.Twitter es una destacada plataforma de medios sociales utilizada ampliamente por las empresas alimentarias para compartir información con los consumidores. Este estudio tiene como objetivo determinar el comportamiento en Twitter de diferentes minoristas de alimentación que operan en España y el Reino Unido para arrojar luz sobre sus intereses y afinidades. El estudio recopiló y analizó un total de 54.000 tweets de las cuentas oficiales de Twitter de 17 minoristas de alimentación. Analizando el contenido generado por los minoristas de alimentación en Twitter con el recuento de palabras, el análisis de contenido generado por estos usuarios y el análisis de redes sociales, se detectaron algunas características que podrían ser relevantes para los proveedores de estos minoristas de alimentación. La identificación de las diferencias en la actividad y las comunicaciones en Twitter, así como también las afinidades entre algunos de ellos, confirman el potencial de los datos de Twitter como fuente de información para realizar estudios de marketing en general. Del mismo modo, descubrimos que la adopción de la analítica de datos de Twitter por los responsables de marketing de las cooperativas agroalimentarias podría ser muy útil para avanzar en las estrategias centradas en el cliente. Finalmente, la investigación presenta las limitaciones y propone nuevas líneas de trabajo futuro.Escuela de Estudios CooperativosFac. de Ciencias Económicas y EmpresarialesTRUEpu

The role of the environment in the formation of women university students’ entrepreneurial intention. the case of Morocco

A pesar de la rápida expansión de la investigación sobre el espíritu empresarial de las mujeres, todavía escasean los estudios que exploren la intersección o simultaneidad entre género y país en desarrollo. El ambiente empresarial es fundamental para el emprendimiento estudiantil. Investigaciones anteriores han intentado comprender el papel del entorno empresarial en la formación de la intención emprendedora de las estudiantes (WEI), aunque de manera aislada. Este estudio combina un marco multinivel, planteando hipótesis con dos dimensiones del entorno macrosocial, el apoyo universitario percibido y el apoyo institucional percibido. Además, se incluyen en el modelo la red social percibida y las normas subjetivas como constructos relevantes del entorno microsocial que pueden afectar a la intención emprender.Despite the rapid expansion of women’s entrepreneurship research there is a dearth of studies exploring the intersection or simultaneity of gender and developing country within the entrepreneurship field. Entrepreneurial environment is central to student entrepreneurship. Previous research has attempted to understand the role of entrepreneurship environment in the formation of Women students’ Entrepreneurial Intention (WEI), albeit in an isolated manner. This study combines a multi-level framework. We have hypothesized two dimensions of macrosocial environment, that is, perceived university support, and perceived institutional support. In addition, perceived social network and subjective norms as the fundamental elements of the microsocial environment affecting the intention to start a business

Entrepreneurial intention and university: A necessary relationship in regions with high levels of unemployment

Purpose: Although university entrepreneurship education as a predictor of entrepreneurial intention (EI) has been verified in the academic literature, few studies have analysed its influence in regions with low entrepreneurial activity. This research provides a new point of view by contrasting students' perceptions with what entrepreneurs consider most relevant. We propose an integrative and multiperspective framework based on expectancy theory and the theory of planned behaviour, which includes the moderating effect of gender and family imprinting. Design/methodology: A valid sample of 108 business students from the University of Huelva (Spain) served as the basis of the study, whose data were analysed using consistent partial least squares (PLSc) to validate the scales and subsequently test the hypotheses. In addition, 54 valid questionnaires from local entrepreneurs were used for the comparative analysis between entrepreneurs and students. Findings: Our findings showed that the elements associated with university support have a significant, albeit negative, impact on students' intentions to become entrepreneurs. In terms of moderating variables, no significant differences were found by gender, but significant differences were found in the group with entrepreneurial parents. In relation to the determinants of entrepreneurial success, it was found that the students' conceptions of entrepreneurship were closer to those of the entrepreneurs in Huelva than to those of the successful entrepreneurs. Originality/value: This paper contributes to the academic debate on whether universities in general, and business schools in particular, should promote entrepreneurship as the core of education. We believe that these results, despite the specific and limited scope of the study, may be of great interest for university staff in regions with high levels of structural unemployment and low rates of total early-stage entrepreneurial activity (TEA) to incorporate into their academic programme

Predicting Time Series Using an Automatic New Algorithm of the Kalman Filter

Time series forecasting is one of the main venues followed by researchers in all areas. For this reason, we develop a new Kalman filter approach, which we call the alternative Kalman filter. The search conditions associated with the standard deviation of the time series determined by the alternative Kalman filter were suggested as a generalization that is supposed to improve the classical Kalman filter. We studied three different time series and found that in all three cases, the alternative Kalman filter is more accurate than the classical Kalman filter. The algorithm could be generalized to time series of a different length and nature. Therefore, the developed approach can be used to predict any time series of data with large variance in the model error that causes convergence problems in the prediction

Deterministic Chaos Detection and Simplicial Local Predictions Applied to Strawberry Production Time Series

In this work, we attempted to find a non-linear dependency in the time series of strawberry production in Huelva (Spain) using a procedure based on metric tests measuring chaos. This study aims to develop a novel method for yield prediction. To do this, we study the system’s sensitivity to initial conditions (exponential growth of the errors) using the maximal Lyapunov exponent. To check the soundness of its computation on non-stationary and not excessively long time series, we employed the method of over-embedding, apart from repeating the computation with parts of the transformed time series. We determine the existence of deterministic chaos, and we conclude that non-linear techniques from chaos theory are better suited to describe the data than linear techniques such as the ARIMA (autoregressive integrated moving average) or SARIMA (seasonal autoregressive moving average) models. We proceed to predict short-term strawberry production using Lorenz’s Analog MethodThis research was funded by Junta de Andalucía. Consejería de la Presidencia, Administración Pública e Interior. Secretaría General de Acción Exterior grant number G/82A/44103/00 0

Análisis de los Tweets de los minoristas de alimentación que operan en España y UK. Cómo el análisis del contenido generado por los usuarios en Twitter puede ayudar a las cooperativas agroalimentarias a establecer mejores relaciones con sus clientes

Twitter es una destacada plataforma de medios sociales utilizada ampliamente por las empresas alimentarias para compartir información con los consumidores. Este estudio tiene como objetivo determinar el comportamiento en Twitter de diferentes minoristas de alimentación que operan en España y el Reino Unido para arrojar luz sobre sus intereses y afinidades. El estudio recopiló y analizó un total de 54.000 tweets de las cuentas oficiales de Twitter de 17 minoristas de alimentación. Analizando el contenido generado por los minoristas de alimentación en Twitter con el recuento de palabras, el análisis de contenido generado por estos usuarios y el análisis de redes sociales, se detectaron algunas características que podrían ser relevantes para los proveedores de estos minoristas de alimentación. La identificación de las diferencias en la actividad y las comunicaciones en Twitter, así como también las afinidades entre algunos de ellos, confirman el potencial de los datos de Twitter como fuente de información para realizar estudios de marketing en general. Del mismo modo, descubrimos que la adopción de la analítica de datos de Twitter por los responsables de marketing de las cooperativas agroalimentarias podría ser muy útil para avanzar en las estrategias centradas en el cliente. Finalmente, la investigación presenta las limitaciones y propone nuevas líneas de trabajo futuro

Sistema de trazabilidad de la cadena de suministro agroalimentario para cooperativas de frutas y hortalizas basado en la tecnología Blockchain

Blockchain se ha convertido en una tecnología disruptiva que tiene la capacidad de transformar la industria agroalimentaria, puesto que promete resolver muchos problemas relacionados con la falta de confianza en la trazabilidad y el producto que adquieren los consumidores. Sin embargo, las partes implicadas en la cadena de suministro de productos agroalimentarios son numerosas y están físicamente dispersas, lo que dificulta el manejo de datos e información. Como resultado, el proceso de producción no es transparente y la confianza es difícil de construir.Para ser más exitosas en la economía globalizada actual, las cooperativas deben focalizarse en ofrecer mayor transparencia. Este documento propone un sistema de trazabilidad para una cooperativa agrícola basado en la tecnología blockchain, para resolver la crisis de confianza en la cadena de suministro de los productos agroalimentarios. La aplicación de técnicas de blockchain a la trazabilidad del producto agrario no solo amplía el dominio de la aplicación de la tecnología blockchain, sino que también apoya la generación de confianza entre los diferentes agentes de la cadena. Se exploran las posibles implicaciones del blockchain para los alimentos frescos mediante el desarrollo de una prueba de concepto (PoC) en el ámbito de la trazabilidad agroalimentaria, incorporando, además, la tecnología de los contratos inteligentes. Los hallazgos de la investigación contribuyen a una mejor comprensión de la tecnología blockchain para las diversas partes interesadas en la cadena de alimentos frescos, especialmente para las cooperativas, siendo una oportunidad para la mejora de la reputación y competitividad en una economía altamente globalizada

Does Freedom Matter for Sustainable Economic Development? New Evidence from Spatial Econometric Analysis

Achieving sustainable economic development is always considered one of the main economic goals of countries. Therefore, researchers are interested in presenting new econometric models for more accurate identification of factors affecting economic growth. The current study evaluates the impact of various aspects of freedom (economic freedom, press freedom, civil freedom, and political rights) and an aggregated freedom index on economic growth in European countries from 2000 to 2019 using spatial panel econometric techniques. In addition, the effects of variables such as FDI, financial development (FD), human capital (HC), and capital stock on economic growth are examined. The findings of this research confirm the existence of spatial autocorrelation in economic growth. The results reveal that civil liberties, economic and press freedom, and aggregated freedom boost economic growth, whereas political rights have no significant effect on economic growth. Furthermore, the econometric model results indicate that FDI, FD, HC, and capital stock are positively and significantly associated with economic growth. This research is expected to provide policymakers with a thorough understanding of how to implement the best policies in European countries to achieve sustainable economic development