Collaboration and optimization in farmland exchanges
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To keep businesses competitive in world markets, the number of farms in most countries is decreasing while farm size is increasing, and parcels making up the farm area are extremely fragmented. It is common for farms to expand faster than available arable land near the farm center, leading to longer distances between the farm center and field areas. Consequently, logistic costs increase and affect the farm's profitability and the environment. Moreover, there is often substantial overlap between different farms, which implies that it is possible for farmers to collaborate with each other. We developed and proposed three optimization models to describe different levels of collaboration and sharing restrictions. Many practical considerations need to be weighed, such as the soil type and crops used. We collected detailed information on farms, parcels, and cost drivers in seven large instances for our case study in Sweden. One instance had 1431 farms and 32,091 parcels with 96 crop types. The resulting optimization models were very large; special pre‐processing and optimization techniques were developed for their solutions. The theoretical potential for collaboration in logistic cost reduction was very large, ranging from approximately 10% to 50% depending on the form of the collaboration. Because a large part of costs comes from less use of diesel for transport resources, the reduction in cost is directly related to a reduction in CO 2 emissions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,007 | 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 ».