Varios estudios han identificado una serie de factores a tener en cuenta al intentar reducir las pérdidas poscosecha de alimentos (PHL). Sin embargo, muy pocos estudios han clasificado esos factores según su importancia en la generación de PHL. Este estudio utilizó el modelo de Random Forest para clasificar los factores críticos de PHL en maíz, mango y tomate, cultivados en Tanzania, Kenia y Nigeria, respectivamente. El estudio luego predijo las PHL de maíz, mango y tomate al cambiar los niveles de los factores críticos más importantes de PHL y el número de agricultores en cada nivel. Los resultados indican que los factores críticos de PHL consisten en variables previas a la cosecha y de cosecha en el campo, como la cantidad de maíz cosechado en la cadena de valor del maíz, el método utilizado para saber cuándo comenzar la cosecha de mango y el tipo de plaga que ataca a las plantas en la cadena de valor del tomate. Además, los cambios en los niveles de un factor crítico y los cambios en el número de agricultores a pequeña escala en un determinado nivel tienen un impacto en PHL, aunque el impacto del primero es mucho mayor que el del segundo. Este estudio también reveló que los factores críticos de PHL se pueden categorizar como pasivos y difíciles de manipular, como el área geográfica en la que vive un agricultor a pequeña escala, o activos y más fáciles de controlar, como los servicios proporcionados por la Iniciativa YieldWise de la Fundación Rockefeller. Además, la afiliación de los agricultores a pequeña escala a la Iniciativa YieldWise y la ubicación geográfica de un agricultor a pequeña escala son factores críticos ubicuos en las tres cadenas de valor. Finalmente, se creó un tablero en línea para permitir a los usuarios explorar más a fondo la relación entre varios factores críticos, las PHL de cada cultivo y un número deseado de agricultores a pequeña escala.