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Enregistrement W2598134710 · doi:10.3390/ani7030026

A Review of Sustainability Enhancements in the Beef Value Chain: State-of-the-Art and Recommendations for Future Improvements

2017· review· en· W2598134710 sur OpenAlexafffundabout
Danielle Maia de Souza, Ruaraidh Petre, Fawn Jackson, Monica Hadarits, Sarah J. Pogue, Cameron N. Carlyle, Edward W. Bork, Tim A. McAllister

Notice bibliographique

RevueAnimals · 2017
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFood Supply Chain Traceability
Établissements canadiensUniversity of LethbridgeUniversity of AlbertaAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesBeef Cattle Research CouncilAgriculture and Agri-Food CanadaMitacs
Mots-clésSustainabilityContext (archaeology)Stakeholder engagementBusinessBeef industryStakeholderOrder (exchange)Sustainable developmentSustainable ValueEnvironmental resource managementPolitical sciencePublic relationsGeographyEconomicsAgricultural economicsFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The beef sector is working towards continually improving its sustainability in order to achieve environmentally, socially and economically desirable outcomes, all of which are of increasing concern to consumers. In this context, the Global Roundtable for Sustainable Beef (GRSB) provides guidance to advance the sustainability of the beef industry, through increased stakeholder engagement and the formation of national roundtables. Recently, the 2nd Global Conference on Sustainable Beef took place in Banff, Alberta, Canada, hosted by the GRSB and the Canadian Roundtable for Sustainable Beef. Conference attendees discussed the various initiatives that are being developed to address aspects of beef sustainability. This paper reviews the main discussions that occurred during this event, along with the key lessons learned, messages, and strategies that were proposed to improve the sustainability of the global beef industry.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0050,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,297 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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