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Enregistrement W4409360426 · doi:10.1139/cjps-2024-0185

Trends in production, consumption, trade, and research of dry beans across the globe and Canada

2025· article· en· W4409360426 sur OpenAlexaffvenueabout
Mohsen Hesami, Mohsen Yoosefzadeh-Najafabadi

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Plant Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant pathogens and resistance mechanisms
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProduction (economics)Consumption (sociology)GlobeDry beanBiologyAgronomyAgricultural economicsEnvironmental scienceEconomicsCultivar

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dry beans ( Phaseolus vulgaris L.) are known as a significant component of global agri-food systems, in regions such as Southern Asia, Eastern Africa, and South America, where they also serve as a valuable source of feed. Over the past few decades, global production has grown significantly, driven by rising demand, technological advancements, improved yields, and expanded cultivation areas. Canada, in particular, has become a significant player in the dry bean industry, leveraging its rich agricultural landscape and advanced agricultural technologies. Canadian research initiatives, financially supported by both governmental and private funding, have concentrated on developing new bean varieties with higher yields, resistance to pests and diseases, better adaptation to local growing conditions, and improved nutritional profiles. This study reviews trends in dry bean production, consumption, and international trade over the past decades, emphasizing the implications for research on both global and Canadian scales. Collaborative efforts between Canadian institutions and international research organizations have facilitated the exchange of genetic resources and agronomic techniques, thereby enhancing productivity and sustainability. By investing in these innovative endeavors, Canada not only bolsters its strengthened agricultural sector but also contributes significantly to global food security and the achievement of sustainable development goals.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,177

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0090,026
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,234 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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