A cost‐benefit analysis of the value of investment in a wapiti hybridisation research programme and the returns to New Zealand venison producers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Between the mid 1970s and the end of the 1980s a research programme evaluated hybridisation of red deer, initially with wapiti‐type captured animals and then with purebred wapiti imported from Canada. The cost of the research programme in 2001 dollars was $7.2 million. By 1980, the deer industry had begun introducing wapiti genes into farmed red deer herds. In 1990 wapiti hybrids accounted for approximately 5% of deer slaughtered for venison in New Zealand. By 2001 that figure had risen, possibly to as high as 50%. Due to their rapid growth to target slaughter weights, wapiti‐red deer hybrids have a greater potential than red deer of the same age to reach suitable weights in time to attain early season price premiums. Furthermore, the liveweight advantage of hybrid weaners over red deer has historically given them a price advantage at time of sale. Wapiti hybrids contributed a net present value (NPV) at 7% discount rate of $10.3 million to the New Zealand venison industry up to 2001 (internal rate of return (IRR) 13.4%). Based on MAFPolicy projections of numbers of animals slaughtered, the NPV (7%) is expected to increase to $23.6 million by 2006 (IRR 17.6%).
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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 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 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) | 0,008 | 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 ».