The Economics of Grain Cleaning on the Prairies
Notice bibliographique
Résumé
In the Canadian grain marketing system, grains have typically been cleaned to very tight levels at port elevators. In recent years, changes in rail rates, livestock production and grain handling technology are pressuring the system for change. A mathematical programming model of vertical marketing functions in western Canada is developed to determine optimal locations for cleaning. Cleaning margins are positive in all regions of the prairies. Grain cleaning is found generally to be more efficient on the prairies than at the ports. However, grain cleaning will continue at ports to some extent because of inadequate capacity at country positions and sunk costs at port facilities and because primary elevators will likely clean only the dominant grains. Dans le système canadien de commercialisation des céreales, les grains passent généralement par un nettoyage très rigoureux aux silos portuaires. Ces dernières années, les changements affectant les tarifs ferroviaires, les productions animales et la technologie de manutention des céréales rendent cependant nécessaire un changement du système. Les auteurs utilisent un modéle mathématique de programmation des fonctions verticales de mise en marché pour déterminer les emplacements idéaux pour le nettoyage du grain. Les marges commerciales des nettoyeurs étaient positives dans toutes les régions des Prairies et le nettoyage était généralement plus efficient dans cette partie di pays qu'aux situations portuaires. Il continuera cependant à sefaire à ces derniers endroits dans une certaine mesure, en raison du manque de capacités suffisantes aux emplacements de campagne, des coûts irrécupérabies aux installations portuaires et du fait que les élévateurs primaires ne nettoieront vraisemblablement que les céréales commercialement le plus importantes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».