Notice bibliographique
Résumé
Angus cattle, 46 animal systems, 98±100 arable production systems, 79±94, 98 crops, 79±80, 86±94 area of, 81 yields, 86 farmyard manure and composting, 82±5 nutrients, 81±2 rotations, 79±80 weeds, 79, 80±81 Argentina, 6 Australia, 6, 123 Austria, 5, 128 dairy farming, 34 grassland in, 16 marketing organic produce in, 124 pig farming in, 61 poultry farming in, 78 sheep farming in, 50 available water capacity (AWC), 20 baby food, 123±4, 128 bacon, 69 banks, finance and, 112 barley, 79, 80, 88, 89, 90 basic slag, 21 beans, 90 Bioland, 159 body condition score (bcs) cattle, 47 sheep, 52 Bordeaux mixture, 91 bovine spongiform encephalopathy (BSE), 146, 168 break-even point, 119 British Organic Farmers and Growers, 145 British Organic Milk Producers (BOMP), 34 British Wool Marketing Brand, 54 Bulgaria, 10 butchers, 138 buyers, talking to, 127±8 cabbages, 94 Canada, 9 dairy farming, 35 cash flow, 109, 110±14during conversion to organic farming, 113±14 farm shops, 132 improving, 112±14 monthly checking, 111±12 catering outlets, 135±6 cattle, 16, 42±50, 99, 160±63 body condition score, 47 calving, 41±2, 44±5, 47±8 disease management, 49±50, 105 homoeopathy, 156±7 feeding, 35, 161
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,870 | 0,860 |
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 ».