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Enregistrement W6980155497

Beef and Plant Protein: Stronger Together

2022· article· en· W6980155497 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrbanization and City Planning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)AgricultureInvestment (military)Public policyPosition (finance)Production (economics)Agricultural biotechnologyFood security
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Governments should look at the beef and plant protein industries as one protein market with multiple commodities, say participants at a protein industry roundtable held recently at the University of Calgary. The synergies between the sectors can be used to present a strong, sustainable, trusted brand for the Canadian protein market, both domestically and internationally, driving investment for infrastructure and innovation that could improve Canada’s global position for protein production and export. The government should consider developing policies and regulations that can help facilitate such a collaboration. The roundtable of protein industry stakeholders was hosted by the Simpson Centre for Food and Agricultural Policy, an applied research policy institute at the University of Calgary’s School of Public Policy, whose goal is to mobilize research for better policy- making and decision-making to realize a more sustainable agricultural industry. Discussing the challenges and opportunities for the beef and plant protein industries, the participants agreed that working together would offer many benefits. By presenting a united front, the protein industry has a better chance of lobbying governments for mutually beneficial changes, attracting more investments for infrastructure to increase efficiency and reliability, educating consumers on the synergies between the industries and branding Canadian protein as a sustainable, reliable and abundant market. Branding is a key factor in the protein market — consumers, investors and governments need to see the plant and beef protein sectors as partners, not competitors. They need factual information from the industry — rather than be influenced by misperceptions spread by social and mass media — to be satisfied with the agri- products being produced and with the methods of production. The roundtable participants cited one example of a synergy with benefits on multiple levels — using the by-product from plant protein production to feed cattle. This helps with sustainability in both the beef and plant protein industries, particularly with current global supply chain issues brought on by drought, conflict and other factors. It is also environmentally friendly and demonstrates that the industries can work together for each other’s benefit. This type of innovative synergy would also improve consumers’ perceptions of the beef and plant protein industries, besides driving investment and expansion. Governments need to consider the opportunities that a unified protein market can provide for Canada. A strong, sustainable protein market has the potential for exponential growth, particularly with ongoing global supply chain issues and food security concerns.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,160

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0180,018
Communication savante0,0160,022
Science ouverte0,0020,024
Intégrité de la recherche0,0080,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0480,006

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeSans objet
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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