Using Previously Reported Cropland Acreage in Data Collection
Notice bibliographique
Résumé
The National Agricultural Statistics Service (NASS) conducts surveys on the United States’ and Puerto Rico’s agriculture for the purpose of estimating crops, livestock, production practices, and farm economics. NASS’ Research and Development Division examined the agency’s June and September Agricultural Surveys to determine whether identical questions asked on both surveys could be eliminated on the September survey for June respondents, thereby reducing respondent burden. The questionnaires for these two surveys for five states (Delaware, Iowa, Nebraska, Texas, and Washington) were reviewed and identical questions (cropland, land owned, land rented to, land rented from, and storage capacity) were identified. This report specifically focuses on cropland. A second report focusing on additional items is scheduled for late 2009. Initially, between-quarter differences in cropland for the same operation were measured. If the indicated variation in the answers was not statistically significant, it was concluded that the questions could be omitted in September for those operators responding in June. This initial test showed that four of the five test states could have the June cropland data carried forward to the September Agricultural Survey. The analyses were then expanded to include all states participating in the June and September Agricultural Surveys. The results indicated that if the quality of the cropland data collected in June is improved then using the June reported data in September is feasible in the following twenty-two states: Arkansas, Delaware, Georgia, Idaho, Illinois, Indiana, Iowa, Louisiana, Maine, Michigan, Minnesota, Mississippi, Montana, Nebraska, North Dakota, Ohio, Pennsylvania, South Dakota, Utah, Virginia, Washington, and Wisconsin.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,006 |
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 ».