MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2022866111 · doi:10.5539/jfr.v1n1p117

Assessing Barriers to Expansion of Farm-to-Chef Sales: A Case Study from Upstate New York

2012· article· en· W2022866111 sur OpenAlexvenueno aff
Todd M. Schmit, Stephen E. Hadcock

Notice bibliographique

RevueJournal of Food Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueOrganic Food and Agriculture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCollege of Agriculture and Life Sciences, Cornell University
Mots-clésMarketingBusinessProduct (mathematics)Work (physics)Distribution (mathematics)Quality (philosophy)Direct marketingAgricultureConsistency (knowledge bases)AgribusinessAdvertisingAgricultural scienceEngineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>Columbia County Bounty is a local organization made up of farmer and culinary business members, with a mission that includes promoting connections between local agricultural producers and culinary businesses. A case study was conducted to address questions raised by CCB related to expanding farm-to-chef marketing in their area. Common barriers for restaurants included larger time commitments, inconvenience, and consistency in product volumes and quality; however, satisfaction with local wholesale distributors may create new opportunities for farmers to work collaboratively with them in including more local products in their distribution. A closer inspection of channel performance by farms in the study will drive changes in future channel strategies and utilization of farm-to-chef marketing, as farms are already benefiting from strong direct marketing channels and restaurants procuring local products from these channels.</p>

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)0,002
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,733
Score d'incertitude au seuil0,283

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations15
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Food ResearchMême sujetOrganic Food and AgricultureTravaux en français237 207