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Enregistrement W2040318381 · doi:10.1002/agr.20178

A province‐level analysis of economies of scale in Canadian food processing

2008· article· en· W2040318381 sur OpenAlexaffabout
Jean‐Philippe Gervais, Olivier Bonroy, Steve Couture

Notice bibliographique

RevueAgribusiness · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomics of Agriculture and Food Markets
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReturns to scaleEconomies of scaleScale (ratio)EconomicsAgricultural economicsProduction (economics)EconometricsDairy industryAgricultureFood processingAgricultural scienceSubstitution (logic)InferenceMicroeconomicsGeographyFood scienceEnvironmental scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Cost functions of three Canadian food‐processing sectors (meat, bakery, and dairy) are estimated using provincial data. A translog functional form is used, and the concavity property of the cost function is imposed locally. The Morishima substitution elasticities and scale elasticities are computed for different provinces. Inference is carried out using asymptotic theory as well as bootstrap methods. The evidence suggests that there are significant substitution possibilities between the agricultural input and other production factors in the meat and bakery sectors. Scale elasticities suggest that increasing returns to scale are present in the bakery and meat industries. To account for supply management in the dairy sector, separability between raw milk and other inputs was introduced. There exists evidence of increasing returns to scale at the industry level in the small producing provinces, but decreasing returns to scale in the two largest dairy provinces (Ontario and Quebec). [JEL Classification: D240, C300]. © 2008 Wiley Periodicals, Inc.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,204

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,155 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations9
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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