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Enregistrement W4390130112 · doi:10.59254/sbpo-2019-106800

APLICAÇÃO DA PESQUISA OPERACIONAL NA AGRICULTURA: UM ESTUDO BIBLIOMÉTRICO NOS ANAIS DA SBPO

2019· article· pt· W4390130112 sur OpenAlexaboutno aff
Laura Simões Bento, Antonio Zaghette Netto, Maria Luiza Nogueira de Castro Carvalho, Isabella Salomão, Marcos Ricardo Rosa Georges

Notice bibliographique

RevueAnais do Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional · 2019
Typearticle
Languept
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueRural Development and Agriculture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This document presents the results of the research that had as interest to explore the use of Operational Research in Agribusiness, more specifically in the area of agriculture.In order to carry out this research, a bibliometric study was done using as data source the annals of the Brazilian Operational Research Symposium (SBPO) available at SOBRAPO's website.These articles were analyzed and classified in different extracts, such as: year of publication, nature of the agribusiness problem, type of tool used in the Operational Research and origin of the authors.The research considered complete articles and posters between 2008 to 2018 and returned 20 articles.It was observed a greater concentration in the year of 2011 with 5 articles.The study methods found were mostly linear programming, metaheuristics, game theory, cluster analysis and Pareto-Koopman.The origin of the authors are largely Brazilian, with exceptions from authors from Portugal, Chile, Canada and the United Kingdom.In the articles studied were found some more frequent subjects such as sugarcane and irrigation, the subject sugarcane obtained 5 articles and the subject irrigation obtained 3 articles.The other articles are on various topics such as: Brazilian agriculture, tomato plantation, harvest planning and etc.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,236
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,008
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0530,029

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 GPT0,255
Écart entre enseignants0,240 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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