Looking beyond value‐based pricing of beef in North America
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Quality traits desired by consumers may not be adequately captured by beef industry standards associated with grid or value‐based pricing alone. Aims to demonstrate this shortcoming by examining strategies of selected companies in North America at the four supply chain levels of cow‐calf genetics, feedlot feeding, processing, and retailing that have been proactive in producing desirable beef attributes efficiently to better meet consumer beef demand. Design/methodology/approach The vertical alliance between Ralphs retailing, Sunland Beef processing, and a handful of feedlots using narrowly defined beef genetics are examined to illustrate how consumer market research and coordination throughout the supply chain may address many shortcomings associated with current value‐based pricing of beef criteria. Findings Better information sharing and coordination between seedstock and retail industries could help assure that consumer preferences of beef palatability and consistency are met while meeting high production efficiency standards. Practical implications Cow‐calf, feedlot, and packing industries need to better track and manage information flows of genetic‐management paths from consumer to seedstock producer in order for the beef industry to be more competitive. Originality/value Experiences of our case companies suggest that the beef industry will need to look beyond the North American grid or value‐based pricing of beef in order to maintain or improve market share with competing pork and poultry sectors.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».