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Enregistrement W2052552316 · doi:10.1111/j.1744-7976.2010.01185.x

Farmer Participation, Processing, and the Rise of Dairy Production in Greater Beijing, P. R. China

2010· article· en· W2052552316 sur OpenAlexvenueno aff
Jikun Huang, Yunhua Wu, Zhijian Yang, Scott Rozelle, Jacinto F. Fabiosa, Fengxia Dong

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Agricultural Economics/Revue canadienne d agroeconomie · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChina's Socioeconomic Reforms and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBeijingProduction (economics)ChinaBusinessAgricultural economicsAgricultural scienceDairy industryConsumption (sociology)GeographyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With rapid income growth, dairy production and consumption in China have increased significantly. The emergence of the dairy sector provides opportunities for farmers to participate in a high‐value, potentially more lucrative enterprise. The overall goal of this paper is to analyze the major determinants of farmer participation in dairy production. Our main questions include whether or not the pace of the emergence of the dairy processing industry has affected the ability of farmers (especially small and relatively poor ones) to participate in dairy production; and whether or not it has limited the expansion of their herd size. Based on household, village, and processor surveys conducted in the Greater Beijing region, our analysis indicates that the location of dairy processing firms is one key factor that determines the participation of farmers in dairy production. Although other factors affect participation and herd size, including road access and the ability to find employment off the farm (which affects the opportunity cost of household members), the proximity to a dairy processor is shown to be one of the major factors that has encouraged the growth of dairy production for a given farmer in a specific region during the past decade. The results also show that poor, less educated farmers with relatively less access to land are not excluded from the expansion of the Greater Beijing dairy market. La production laitière et la consommation ont augmenté considérablement en Chine, en raison de la croissance rapide du revenu. Pour les producteurs, la croissance du secteur laitier offre des occasions de se lancer dans des activités à forte valeur, potentiellement plus lucratives. L’objectif global du présent article consiste à analyser les principaux déterminants de la participation des producteurs à la production laitière. Nous nous sommes alors posé deux questions. Le rythme d’émergence de l’industrie de la transformation de produits laitiers influence‐t‐il ou non la capacité des producteurs (en particulier les petits producteurs de condition modeste) à se lancer dans la production laitière? Le rythme d’émergence de cette industrie limite‐t‐il ou non l’expansion de la taille de leurs troupeaux? Une analyse des enquêtes menées auprès des ménages, des villages et des transformateurs dans l’agglomération pékinoise a révélé que le lieu où se trouvent les entreprises de transformation de produits laitiers est l’un des principaux facteurs qui déterminent la participation des producteurs à la production laitière. Bien que d’autres facteurs influencent la participation des producteurs et la taille des troupeaux, notamment l’accès routier et la capacitéà trouver un emploi à l’extérieur de la ferme (qui influence le coût d’opportunité/d’option des membres du ménage), la proximité d’une usine de transformation serait l’un des principaux facteurs qui ont encouragé la croissance de la production laitière, pour un producteur donné dans une région en particulier, au cours des dix dernières années. Les résultats ont également indiqué que les producteurs de condition modeste, moins instruits et ayant un accès restreint à des terres ne sont pas exclus de l’expansion du marché laitier dans l’agglomération pékinoise.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,113

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations12
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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