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Enregistrement W2397405566 · doi:10.18461/ijfsd.v7i2.727

Leadership in Sustainable Agribusiness, Innovation, and Solar Thermal Renewable Energy: Opportunities for Sustainable Agribusiness

2016· article· en· W2397405566 sur OpenAlexaffabout
Francesco S. Braga

Notice bibliographique

RevueInternational journal on food system dynamics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueEntrepreneurship Studies and Influences
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgribusinessRenewable energyBusinessSustainable energyEnvironmental economicsSolar energyAgricultureEconomicsGeographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

John Hollick, P.Eng, is the President of Conserval Engineering, a private company in Toronto with subsidiaries in Buffalo NY and Paris France. John is a Professional Engineer, an inventor, and a business person. His technology, SolarWall (SW) is one of the top 2% solar technology firms world-wide, as assessed by the US Government. It captures and makes conveniently available a very high proportion of solar radiation, over 90%, dwarfing the efficiency of photo voltaic panels (PV). The original technology is extremely sustainable requiring almost no maintenance, offering long term production with a life expectancy of several decades. Over the years, John has obtained several patents for his inventions, the last one awarded in December 2014. These patents reflect the continuous development of new technologies, new solutions built around the SW. Today SW offers solutions combining PV and thermal energy capture, or systems that may work to provide heating in the cold season and cooling in the warm season. All of the technologies are very cost effective. The case concerns possible agribusiness applications of one or more of the technology solutions developed by Conserval Engineering: the case users have been retained by John – thanks to their knowledge of agribusiness in their own country – to suggest possible applications of these technologies to local agribusiness industry. Mr Hollick has agreed to share a recent proposal (2010) to apply one of these technologies to solve the energy requirements of Food in Italy , while providing a significant carbon footprint reduction. He thinks that the analysis of this proposal and the material presented in the appendices will provide an opportunity to reflect on the potential of his technology and on the complex nature of the decision making process, and on some distortions resulting from public subsidies to some but not all sustainable technologies. That notwithstanding, the reflection on the first part of the case should reflect on the multiple gains that can be achieved with the adoption of these technologies in the specific local context. So, the case users armed with their reflections, their knowledge of agribusiness in their own country, and the short and essential description of the different technologies offered by Conserval Engineering, are asked to provide an illustration of what they consider the most promising applications to their own country’s agribusiness industry. Yes, the case does not provide actual costs of the different technologies, other than for the proposal to Food in Italy . At the same time the case users can certainly provide a qualitative perspective, based on the fact that these are the most advanced and cost effective technologies in the solar thermal industry. Part 1 of the case will primarily be structured around the discussion of these practical application to the local agribusiness. * Part 2 will focus on business sdevelopment. In using the case in teaching, parts 1 and part 2 could be linked to two different days.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,879
Score d'incertitude au seuil0,849

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,179 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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