Notice bibliographique
Résumé
Population growth and general economic performance drives global demand for food and agricultural products, which lays the foundation for trade and U.S. exports (ERS a). Through the effects on employment, purchasing power and income, agricultural exports play a significant role in both the farm and nonfarm economy (Edmonson). In 2006, each export farm dollar earned generated an additional $1.65 in business activity in 2006 (Edmondson). As a result, the $71.0 billion earned in agricultural exports stimulated an additional $117.2 billion in general economic activity in 2006 (Edmondson). Over the past five years, values of agricultural exports from the U.S. have been on the rise hitting record levels (Brooks). Increased demand in Canada and Mexico are primarily responsible for the renewed growth within agricultural exports (Brooks). Figure 1-1 shows all major agricultural products being exported from the U.S. over the past five years. The largest area of agricultural exports from the U.S. has consistently been cereal products. These types of products include major cereals such as barley, millet, and oat, as well as pseudo cereals that include buckwheat, amaranth and quinoa (Seibel). These products currently compose 23% of total U.S. agricultural exports and have traditionally been the largest export product(ERS a).
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,145 | 0,084 |
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 ».