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Enregistrement W4388535471 · doi:10.54254/2754-1169/37/20231843

The Current Situation and Future Trends of China's Dairy Industry

2023· article· en· W4388535471 sur OpenAlexaff
Ke Hu, Han Sun, Tianyu Zhou

Notice bibliographique

RevueAdvances in Economics Management and Political Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueEconomics of Agriculture and Food Markets
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDairy industryChinaBusinessPer capitaDistribution (mathematics)Valuation (finance)Agricultural economicsPopulationConsumption (sociology)Supply chainPopularityMarketingEconomicsGeographyFood science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

China's dairy industry has experienced rapid development in recent years, primarily due to the country's growing population and improved living standards. Dairy products have become an essential part of people's daily lives. The leading companies in focus are Mengniu and Yili. This article provides an in-depth analysis of China's dairy industry, focusing on the leading companies Mengniu and Yili. The industry has experienced rapid development due to China's increasing population and improved living standards, with dairy products becoming an indispensable part of daily life. The article examines the size and value chain distribution of the industry, which is dominated by brand manufacturers, and analyzes both the supply and demand sides. The per capita consumption of dairy products is increasing, and high-end liquid milk is gaining popularity. With a valuation analysis using the comparable company valuation method on Mengniu and Yili. The article provides a detailed analysis of the size and value chain distribution within the industry, which is predominantly led by brand manufacturers. Both the supply and demand sides of the dairy products have been examined. Per capita consumption of dairy products is continuously increasing, with a growing popularity of high-end liquid milk. Despite facing challenges, the dairy industry in China has enormous potential for growth. These results shed light on guiding further exploration of Yongsheng Yang, Understanding the development of China's dairy industry.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,393
Score d'incertitude au seuil0,337

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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