Notice bibliographique
Résumé
In 2017, egg price in China has experienced a lot of ups and downs, which has had a significant impact on the laying hen farmers and the enterprises and related enterprises. In the first half of 2017, egg price fell, which has dropped to a minimum of 4.02 yuan/kg, while the profits of egg producers were impaired and the profit of egg processing enterprises declined. Starting in July, egg price recovered, breaking a price of 5 yuan/kg. Egg price rose sharply in August, reaching an average of 8.53 yuan/kg. In October, egg price began to fall, with a price of 7 yuan/kg. In November, egg price began to rise, rising to 8 yuan/kg. The sudden drop of egg price greatly affects the income and culture psychology of laying hen farmers, and influences the development of the egg industry. This study is aimed at egg price and egg price fluctuations in 2017, and get two conclusions: From January to July, due to the amount of laying hens breeding, breeding cost, information technology and the government’s environmental protection policy and terminal weak consumer spending, egg price fell sharply; egg price rebounded in August and December, and the highest price was in September and gradually steadied. At the same time, this paper analyzes the causes of egg price fluctuation from two aspects of supply and demand, and puts forward some suggestions on how to deal with the price fluctuations from the two aspects of enterprise and laying hen breeding farmers.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».