Suomen maa- ja elintarviketalous 2018
Notice bibliographique
Résumé
Suomi juhli sadatta itsenäisyyden vuottaan, Donal Trump otti vallan Yhdysvalloissa ja Robert Mugaben 37-vuotinen valtakausi Zimbabwessa päättyi – näistä asioista vuosi 2017 muistetaan. Suomen maa- ja elintarviketaloudessa vuosi 2017 jää puolestaan mieleen poikkeuksellisten kehnojen sadonkorjuuolosuhteiden johdosta. Viljasatoa koettelivat osassa maata ennätykselliset sadekaudet ja kylmät jaksot. Kokonaisviljasato, 3,4 miljardia kiloa, on 2000-luvun toiseksi pienin. \n \nLuonnonvarakeskuksen Suomen maa- ja elintarviketaloutta tarkasteleva vuosikatsaus kokoaa perinteiseen tyyliin ajankohtaiset toimialan kehitysnäkymät ja sitä koskevan viimeisimmän tutkimustiedon yksiin kansiin. Katsaus tarjoaa monipuolisen tietopaketin maa- ja elintarviketalouden toimintaympäristöstä, maatalous- ja elintarvikemarkkinoiden kehityksestä, maatalouspolitiikasta, maatalouden rakennekehityksestä ja taloudellisesta tilasta sekä maatalouden ja ympäristön vuorovaikutuksesta. \n \nKäsillä olevan katsauksen erityisteemoissa pureudutaan digitalisaation mahdollisuuksiin suomalaisen ruokaketjun kehittämisessä ja suomalaisen elintarvikkeiden myyntivalttien tunnistamiseen niin kotimaassa kuin vientimarkkinoillakin. Lisäksi tarkastellaan puutarhatuotannon tulevaisuuden kasvunäkymiä sekä yritysten ja kuluttajien kiinnostusta hyönteisten kasvattamista ja hyönteisruokaa kohtaan. Maatalouden rehevöittävää fosforikuormitusta käsittelevässä kirjoituksessa analysoidaan puolestaan maatalouden vesiensuojelutoimenpiteiden valinnan vaikeuksia. Toivomme, että katsauksesta on hyötyä niin kotimaassa kuin ulkomaillakin.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,312 | 0,160 |
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 ».