JAPANESE MILLERS' PREFERENCES FOR WHEAT AND FLOUR: A STATED PREFERENCE ANALYSIS
Notice bibliographique
Résumé
Japan imports 6.3 MMT of wheat annually and consumes almost 35 percent of this in the form of noodles. The purpose of this paper is to report on a study that evaluates the preferences of Japanese millers for the various characteristics of wheat and flour that are used in noodle making in Japan. The study used stated preference methodologies (SPM), that were developed and pre-tested through initial interviews with Japanese flour millers. In total, 57 purchase and quality managers for 22 Japanese milling companies were surveyed by means of direct interviews and 41 respondents completed the full SPM survey. Multinomial logit models of millers' preferences were developed and tested and the parameter estimates of these are reported in the paper. This elicited their choices of wheat and flour with alternative combinations of characteristics, at specified levels, for various wheat classes and noodle flours. Data were also collected on stated choices for wheat sourced from different origins. Millers prefer wheat with test weights of minimum 80, dockage below 0.4 percent and falling numbers above 250. Preferences for protein, ash and color were specific for different wheat classes and for use in different noodle flours. Millers also display a preference for amylograph at minimum of 400 BU for noodle flour. For hard wheat millers preferred wheat of U.S. and Canadian origin, but for semi-hard and medium wheat, they preferred Australian origin wheat. These results may assist wheat breeders and traders in exporting nations in marketing their products and positioning these in this important and premium wheat market.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».