Estimation of the Market Competitiveness of Kelp by Municipality in Hokkaido
Notice bibliographique
Résumé
Japanese cuisine, “konbu” (kelp) is an essential ingredient as a raw material for dashi and other Japanese foods. Nine types of kelp are harvested in Japan and the type and use vary by region, including “Rausu konbu” or “Rishiri konbu,” which are named after the harvest location, and traded under their brand name. Even in other areas, kelp is currently competing with the region as a de facto brand. Although kelp from different regions is not completely substitutable, there is competition in each region for a given kelp type. In this paper, based on price and production volume data of 20 municipalities in Hokkaido, which produces more than 80% of total kelp production in Japan, we estimate the competitiveness of each region, using a discrete/continuous model. The results of the analysis reveal that not only well-known brands such as “Rausu konbu” and “Rishiri konbu” but also some areas with large production volumes, have a degree of competitiveness that is not affected by annual fluctuations of production volumes. This tendency is confirmed by the stability of market competitiveness even in subsamples of the sample period. In some areas, due to a decrease in prices and increased production, a slight change in competitiveness occurred.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».