MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2172312306 · doi:10.13031/2013.37241

ROPS Deficiency of Gray Market Tractors

2011· article· en· W2172312306 sur OpenAlexaboutno aff
Melvin L. Myers, Mark A. Purschwitz

Notice bibliographique

Revue2011 Louisville, Kentucky, August 7 - August 10, 2011 · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Farm Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTractorGray (unit)BusinessGrey marketRollover (web design)EngineeringEconomicsMarket economyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many use tractors that are imported from Japan are adding to the current national inventory in the United States and Canada of farm tractors that lack a rollover protective structure (ROPS). Gray market tractors are built for use by the manufacturer for a certain country but are imported against the manufactures wishes to a second country for use there, usually as a used tractor. Gray market tractors may lack ROPS and seatbelts, depending on the date of manufacturer. The objective of this investigation is to describe the gray market for tractors imported from Japan into the United States and the policy implications regarding the hazards associated with these imports. Operator manuals and tractor warning labels typically are not written in English. Foreign tractor manufacturers that market products in the United States have established a variety of disincentives for the importation of gray market tractors, including issuing warnings, not servicing or providing parts for these tractors, and banning their importation through decisions made by the US International Trade Commission. Nonetheless, a US market has developed that imports and provides services and parts for gray market tractors, including some that provide certified ROPS on the tractors that they sell. A product safety perspective and related policies are presented as an approach to ensuring that these imports are equipped with a ROPS and seatbelt.

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)0,004
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,002

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revue2011 Louisville, Kentucky, August 7 - August 10, 2011Même sujetAgriculture and Farm SafetyTravaux en français237 207