Modeling and Measuring Productivity in the Agri‐Food Sector: Trends, Causes and Effects
Notice bibliographique
Résumé
This article overviews recent trends in modeling and measuring productivity patterns, and in distinguishing their determinants and implications, for the agri‐food sector. Theoretical methodologies as well as empirical implementation and results are discussed, with a view toward identifying those with potential for facilitating understanding of productivity measures, and ultimately using them for policy guidance. Productivity growth evidence for the food systems of the U.S., Canada and the U.K. is summarized, and recent studies distinguishing underlying causes of production structure patterns and linking them with market‐structure patterns are reviewed, as a basis for assessing the key messages from and trends in this literature. L'auteurfait un survol de révolution récente dans les domaines de la modélisation et de la mesure des courbes de productivité ainsi que de la caractérisation de leurs determinants et de leurs significations pour le secteur agroalimentaire. Il passe en revue les méthodes théoriques aussi bien que les applications empiriques et leurs résultats afin d'en dégager ceux qui pourraient faciliter la comprehension des mesures de la productivité et qui, éventuellement, pourraient servir de guide awe décideurs. L'auteur analyse les signes de croissance de la productivité des filières agroalimentaires observés aux Etats‐Unis, au Canada et au Royaume‐Uni. Enfln il examine les études récentes sur les causes sous‐jacentes des évolutions des structures de production et sur leurs liens avec l'évolution des structures de marché, dans le but d'en dégager les messages et les tendances dés.
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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».