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Enregistrement W1935300977 · doi:10.4141/cjps2012-186

Review: Industry levy-funded pulse crop research in Canada: Evidence from the prairie provinces

2013· article· en· W1935300977 sur OpenAlexaffvenueabout
Richard Carew, Wojciech J. Florkowski, Yu Zhang

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueGenetic and Environmental Crop Studies
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)Agricultural economicsCash cropAgricultureCroppingProduction (economics)BusinessPolitical scienceEconomicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carew, R., Florkowski, W. J. and Zhang, Y. 2013. Review: Industry levy-funded pulse crop research in Canada: Evidence from the prairie provinces. Can. J. Plant Sci. 93: 1017–1028. Since the 1970s the prairies provinces have become a major producer of pulse crops, attributed to diversified cropping systems and the adoption of improved cultivars. This article reviews pulse production trends and research funding for pulse crop research, emphasizing both the contribution of governments and public research institutions/industry arrangements in shaping the growth of the pulse sector. The expansion of pulse production has not been associated with rapid increases in publicly funded research. The study found that industry-/producer-funded research as a share of pulse farm cash receipts has been larger in Saskatchewan and Manitoba than in Alberta. Moreover, the unique consortium arrangement of funding pulse research in Alberta by the provincial government has resulted in larger research intensities than for provincial government funding in Saskatchewan or Manitoba. Furthermore, the intellectual property protection of pulse cultivars since the enactment of the Plant Breeders’ Rights Act in 1990 has increased Canadian producers’ access to field pea cultivars developed by foreign seed companies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,976
Score d'incertitude au seuil0,712

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0110,029
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,162 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations7
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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