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Enregistrement W1986706989 · doi:10.1080/13657300903123969

SURVEY OF ETHNIC LIVE SEAFOOD MARKET OPERATORS IN THE NORTHEASTERN USA

2009· article· en· W1986706989 sur OpenAlexaboutno aff
Joseph J. Myers, Ramu Govindasamy, John W. Ewart, Bin Liu, Yumin You, Venkata S. Puduri, Linda J. O’Dierno

Notice bibliographique

RevueAquaculture Economics & Management · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine Bivalve and Aquaculture Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgricultural Marketing ServiceMassachusetts Institute of Technology
Mots-clésBusinessQuarter (Canadian coin)Ethnic groupMarketingAgricultural economicsGeographyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

From February through August of 2006, a team of two researchers visited 130 ethnic live seafood markets in the northeastern USA that sell live seafood. Operators of 27% of these locations completed a survey asking basic information about their businesses with respect to live seafood. This study provides interesting baseline information on these markets directly from market managers and operators. The markets surveyed have been in business for median of nine years. Sixty-three percent receive more than one live fish shipment per week. Fifty-five percent of markets sell over 227 kg of live seafood per month. Asians are the predominant clientele in most of these locations. Most market operators stated they prefer freshness and quality over price and availability. About the same number of markets identified strong sales during the winter months as those that indicated constant live seafood sales. Live tilapia and hybrid striped bass are the two most common products. Sixty-two percent of market operators view the live seafood section as very important to overall sales in their store and roughly one-quarter of those surveyed are considering expansion.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,191
Score d'incertitude au seuil0,983

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,227 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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