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Enregistrement W2618121704 · doi:10.5539/ass.v13n6p169

Comparative Research on Performance of Feed Companies in China---Based on an OR-DEAE Matrix

2017· article· en· W2618121704 sur OpenAlexvenueno aff
Nan Zhu, Yun Zhang

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEfficiency Analysis Using DEA
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central Universities
Mots-clésBenchmarkingQuadrant (abdomen)Data envelopment analysisChinaBusinessSustainable developmentEnvironmental economicsIndustrial organizationRevenueOperations managementMeasure (data warehouse)AgricultureComputer scienceOperations researchMarketingEconomicsMathematicsStatisticsAccountingData miningPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Feed manufacturing play a key role in agriculture development and economic growth. The present paper elucidates an operating revenue-DEA efficiency (OR-DEAE) matrix to evaluate both big and strong aspects of feed enterprises in China based on the evaluation measure of Fortune Global 500 and a Data Envelopment Analysis (DEA) method, i.e., super-efficiency CCR model, in order to achieve a healthy and sustainable development in feed manufacturing. Results show that there is a big difference between the performances of feed companies in China. Most of the feed companies are in the question mark quadrant or dog quadrant of the OR-DEAE matrix, showing that their operation levels are relatively low. Only two benchmarking companies were in the star quadrant which reflects they have both big and strong capability. We therefore provide several suggestions for the backward companies to improve their performance.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,594
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0040,000
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 Opus0,245
Tête enseignante GPT0,533
Écart entre enseignants0,287 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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