Notice bibliographique
Résumé
Three production systems for sheep are modeled: spring, winter and accelerated lambing. Actual market price and lamb size over a seven‐year period (1992–98 inclusive) were used to determine which production/marketing system provides the most contribution margin,1 taking into account costs of production for each system. To determine the cost of production for each system, consensus meetings (a modified Delphi Method) are used to determine costs for 1998 and are then indexed back over the seven years using the Farm Input Price Index. Linear programming2 (contribution margin maximizing) computer models are designed. The results indicate that over the seven‐year period, one ewe would show a total contribution margin of $357 in a spring lambing system from a total of 9.80 lambs, $517 in a winter lambing system from 12.25 lambs, and $755 in an accelerated lambing system from 17.64 lambs. Although preference has shifted to larger lambs in the past five years, Christmas and Easter are by far the most important and preferred target markets for any size lamb. Trois systemes de production d'agneaux ont été modelés: agnelage d'automne, agnelage d'hiver et agnelage accéléré. Le prix du marché actuel et la taille des agneaux ont été résuméà travers une période de sept ans (1992–1998 inclusivement). Le prix et la taille ont donc été utilisé pour déterminer quel systéme de production/marketing fournirait la plus grande marge de contribution en ce qui a trait à la taille et le prix des agneaux ainsi que le coût de production. En 1998, plusieurs sessions de discussion ont eu lieu pour en arriver à une opinion commune sur le coût de production pour chaque système. Les prix ont alors été indexe pour les sept années précédentes. On a ensuite conçu des modèles d'optimisation (maximisation de la marge de contribution). Les résultats indiquent qu'il y a une préférence de poids des agneaux associéà des différents périodes au niveau du marché. On a également conclu que certains systèmes d'agnelage sont plus économiques que d'autres dans la production d'agneaux et ce, pour chaque marché.
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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».