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Enregistrement W6958045637 · doi:10.6068/dp15df4130f5f19

Trend 1991 - 2014. Food and Agriculture Organization of the United Nations. Food and Agriculture Organization Statistics: Prices – Producer Price Indices | Country: Canada | Item: Grapes | Element: Producer Price Index (2004-2006 = 100) -, 1991-2014. Data-Planet™ Statistical Ready Reference by Conquest Systems, Inc. Dataset-ID: 067-001-009.

2017· other· en· W6958045637 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueData Planet · 2017
Typeother
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Screening and Diagnostics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgricultureIndex (typography)Price indexCommodityProducer price indexLivestockProduction (economics)Aggregate dataConsumer price index (South Africa)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Food and Agriculture Organization of the United Nations (2017). Food and Agriculture Organization Statistics: Prices – Producer Price Indices | Country: Canada | Item: Grapes | Element: Producer Price Index (2004-2006 = 100) -, 1991-2014. Data-Planet™ Statistical Ready Reference by Conquest Systems, Inc. [Data-file]. Dataset-ID: 067-001-009. Dataset: The price indices presented here include the Agriculture Producer Price Index, commodity group indices, and single item indices. The Agriculture Producer Price Index is an aggregate index for all primary crops and livestock products. For a country, the aggregate would include all primary crops and livestock products that are produced in that country, and for which both production and producer price data are available. The index measures the average annual change over time in the selling prices received by farmers (prices at the farm-gate or at the first point of sale. The base years of the indices are 2004-2006. The weight used for the aggregate index (Agriculture Producer Price Index) is the average production value for the years 2004, 2005 and 2006. The Agriculture Producer Price Index is calculated by the Laspeyres formula. The time-series and cross-sectional data provided here are from the FAOSTAT database of the Food and Agriculture Organization of the United Nations. Statistics include measures related to the food supply; forestry; agricultural production, prices, and investment; and trade and use of resources, such as fertilizers, land, and pesticides. As available, data are provided for approximately 245 countries and 35 regional areas from 1961 through the present. The data are typically supplied by governments to FAO Statistics through national publications and FAO questionnaires. Official data have sometimes been supplemented with data from unofficial sources and from other national or international agencies or organizations. In particular, for the European Union member countries, with the exception of Spain, data obtained from EUROSTAT have been used. Category: Agriculture and Food, Prices, Consumption, and Cost of Living Source: Food and Agriculture Organization of the United Nations Established in 1945 as a specialized agency of the United Nations, the Food and Agricultural Organization’s mandate is to raise levels of nutrition, improve agricultural productivity, better the lives of rural populations, and contribute to the growth of the world economy. Staff experts in seven FAO departments serve as a knowledge network to collect, analyze, and disseminate data, sharing policy expertise with member countries and implementing projects and programs throughout the world aimed at achieving rural development and hunger alleviation goals. The Statistics Division of the Food and Agricultural Organization collates and disseminates food and agricultural statistics globally. http://www.fao.org/ Subject: Prices, Agricultural Production, Producer Price Indexes, Agricultural Commodities, Agricultural Products, Price Indexes

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,916
Score d'incertitude au seuil0,628

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0060,023
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0840,094

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,218 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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