Agriculture: Farmers, Agrifood Industry, Scientists, and Consumers
Notice bibliographique
Résumé
SpeakerThank you for the kind introduction.I want to take a moment and share with you the many products made from the corn refining industry.Increasingly, more and more of the consumer products that enhance our daily lives are made from corn.Our products are ingredients in many of the foods that you eat, whether it is corn oil, cornstarch, or corn sweeteners.Corn is also in the fuel tanks of the cars that you drive in the form of ethanol, and in the pharmaceutical products, paints, glues, and other everyday items that you consume.Another new development produced by one of our member companies is biodegradable plastics from corn that will have an enormous and beneficial impact on the environment.Today, I would like to talk about the subject of Canada and U.S. agricultural trade.My remarks will focus largely on the policy perspective, looking at this issue as it has evolved, and comparing it on a couple of occasions to issues that U.S. agriculture faces with our partners south of the border -Mexico.I think there are some interesting comparisons between all three of the NAFTA partners at certain moments in time.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,109 | 0,033 |
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 ».