Ameliorer la salubrite des aliments et la productivite : utilisation de la technologie dans le secteur de la transformation des aliments au Canada
Notice bibliographique
Résumé
Le present document porte sur les facteurs qui contribuent a l'adoption de technologies de pointe dans le secteur de la transformation des aliments au Canada. On a observe un rapport tres important entre le nombre de technologies utilisees par une usine et les gains de rendement escomptes. D'autre part, les avantages que presentent une plus grande qualite et salubrite des aliments ainsi que les accroissements de la productivite sont etroitement lies a l'utilisation de la technologie. Les obstacles a l'utilisation de la technologie comprennent le cout des logiciels, les problemes de financement externe, l'absence de liquidites pour le financement et les problemes de gestion interne. Meme en tenant compte des differents avantages et couts associes a l'adoption de la technologie, on a constate que les plus grandes usines, celles qui sont controlees par des interets etrangers et celles qui font de la premiere transformation et de la transformation secondaire de meme que celles des branches d'activite des produits laitiers, des fruits et legumes et des produits alimentaires adoptent un plus grand nombre de technologies de pointe.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».