Quality Uncertainty and Challenges to Wheat Procurement
Notice bibliographique
Résumé
Issues related to quality uncertainty in wheat producing countries have escalated in importance in recent years. While Canada addresses these issues in part through variety regulations, firms in the United States resolve these through varying commercial strategies. Conventional alternatives for procurement range from spot purchases with specifications for easily measurable characteristics, to varying forms of strategies with precommitment. In grains, these are complicated by intrinsic uncertainty associated with functional qualities that are not easily measurable and that procurement costs vary spatially. Thus, shifting origins may involve higher cost due to having to bid grain away from its best market. We posed alternative procurement strategies and developed analytical models to evaluate the costs and risks of these in the case of hard red spring (HRS) wheat. Climatic conditions are a source of uncertainty in functional performance which reduces incentives for contracting and vertical integration, and poses a challenge to any form of integrated supply chain management. Les problèmes liés à l'incertitude quant à la qualité des approvisionnements des pays producteurs de blé ont augmenté au cours des dernières années. Tandis que le Canada s'attaque à ces problèmes en imposant divers règlements, des entreprises états‐uniennes les résolvent en adoptant diverses stratégies commerciales. Les moyens d'approvisionnement traditionnels varient des achats au comptant assortis de critères pour les caractéristiques facilement mesurables, à diverses stratégies comprenant un pré‐engagement. Dans le secteur des céréales, la situation est compliquée par l'incertitude intrinsèque quant aux qualités fonctionnelles qui ne sont pas facilement mesurables et le fait que les coûts d'approvisionnements varient d'un endroit à l'autre. Par conséquent, s'approvisionner dans d'autres pays pourrait entraîner des coûts plus élevés en privant le secteur de son meilleur marché. Nous avons formulé d'autres stratégies d'approvisionnement et élaboré des modèles analytiques pour évaluer les coûts et les risques de ces stratégies dans le cas du blé de force roux de printemps. Les conditions climatiques sont une source d'incertitude de la qualité fonctionnelle qui diminue les incitatifs pour la conclusion de contrat et l'intégration verticale et qui pose un obstacle pour toute forme de gestion intégrée de la chaîne d'approvisionnement.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».