Probability to buy agricultural products from different sales points during COVID-19: An exemplary scenario analysis
Notice bibliographique
Résumé
The world has been facing a challenge. We have remembered that our way of living might change due to outer effects in a very short time period. COVID-19 pandemic that entered into our agenda in the first quarter of 2020 had led to many changes in our daily routines. Survival of lives includes not only being alive but also maintenance of daily needs. The most important need of liveliÂhoods is daily nutrition of course. Yet, both our demand and way of meeting this demand have been facing with challenges as well. When accompanied with rising product prices and amount of products purchased, the operation of the sector was motivatAed with online sales opportunities. Departing from this view, it was intended to compare changing marketing tool preferences of individuals for fresh agricultural products. In this regard probabilities of 499 individuals surveyed online to maintain their agricultural purchases on district bazaars, on suÂpermarkets or malls and via online order and delivAery was compared under different scenarios for Turkey. The findings indicated that with rising spendable income and share of income on fresh product expenditures, probability to use online tools had raised during the pandemic process. Besides, there observed clues that tendency for online shopÂping was higher under lower or no loss of income during the pandemic. Under these conditions, the tendency to make agricultural and fresh product purchases and tools and media of marketing seem to be more challenging for educated and relatively young population in the future. © by PSP.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».